机器学习 | CNN卷积神经网络_cnn的格点转化为图

作者：花生_TL007 | 2024-03-25 06:44:25

踩

cnn的格点转化为图

将数据（如音频、视频、文本）变为图像结构，然后进行处理
输入二维像素，输出是
即使输入数据是经过旋转、缩放等处理的，输出仍然可以正确识别并进行输出
feature map
颜色越深，值越低
卷积核
如果卷积核形状与原图不一样，可能会乱码
pooling缩小feature map，也叫缩小。N组卷积核对应于N个。池化会牺牲一部分数据，max pooling表示用最大值代替数据。如果原图不够，可以在外围补0
下采样

卷积
relu激活函数：把负数修正成0，有利于矩阵运算。这层就相当于一个神经网络。

全连接层：排成一列，各自乘以权重，然后相加
梯度：多维导数
超参数：

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/花生_TL007/article/detail/307696