对CNN 的理解
2024-08-30 20:50:00
CNN 的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,并且可以学习到多个层次的特征:较浅的卷积层感知域较小,学习到一些局部区域的特征。
较深的卷积层具有较大的感知域,能够学习到更加抽象一些的特征。这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低,从而有助于识别性能的提高。
卷积核具有平移不变性( translation invariance)
图像的大小不影响卷积,全连接层需要feature是固定大小。
经过多次卷积(还有pooling)以后,得到的图像越来越小,分辨率越来越低(粗略的图像)
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