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卷积神经网络研讨

  • 卷积操作原理
    • 特征向量与遍历:假设已知特征向量(如蓝天白云、绿油油草地特征),在输入图像的各个区域进行遍历,通过计算内积判断该区域是否有想要的特征。
    • 内积计算特征:内积为 0 表示两个向量垂直,关系不好,无想要的特征;夹角越小,内积越大,代表区域中有想要的特征,可根据内积大小赋予不同特征值。
    • 特征图生成:多个特征(如蓝天白云和绿油油草地特征)分别与输入图像各区域算内积,得到的值组合成特征图。
  • 卷积核与权重
    • 卷积核概念:卷积核也叫权重,不是人为确定,可随机初始化,代表尝试提取的特征。
    • 权重更新:通过反向传播更新权重,依据当前特征预测结果与实际标签的损失来调整特征提取。
  • 卷积计算的参数
    • 输入数据:输入图像数据有长、宽和颜色通道(如 7×7×3)。
    • 卷积核参数:卷积核数值随机初始化,大小(如 3×3、5×5 等)可自定义,通道数必须与输入通道数相同。
    • 内积计算:对应位置相乘再求和,算完内积后加偏置得到特征值。
    • 步长与卷积核大小:步长越小,得到特征个数越多;卷积核通常用 3×3,较为高效、参数少且英伟达对其优化好。
    • 边界填充:为使边界特征利用更公平,在输入数据周边加 0 进行边界填充。
  • 卷积层特征变化
    • 局部到全局:第一层卷
http://www.dtcms.com/a/301150.html

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