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卷積 convolutional
有效提取特徵的方法。一般用乙個正方形卷積核，遍歷上的每乙個畫素點。與卷積核重合區域內相對應的每乙個畫素值乘卷積核內相對應點的權重，然後求和，再加上偏置後，最後得到輸出中的乙個畫素值。
一張解析度僅僅是 28x28 的黑白影象，就有近 40 萬個待優化的引數。現實生活中高解析度的彩色影象，畫素點更多，且為紅綠藍三通道資訊。
待優化的引數過多，容易導致模型過擬合。為避免這種現象，實際應用中一般不會將原始直接餵入全連線網路。
在實際應用中，會先對原始影象進行特徵提取，把提取到的特徵餵給全連線網路，再讓全連線網路計算出分類評估值。
從零開始用TensorFlow搭建卷積神經網路
by 蔣思源 2017年8月29日 14 50 機器之心基於 ahmet taspinar 的博文使用 tensorflow 手動搭建卷積神經網路，並提供所有 和注釋的 jupyter notebook 文件。我們將不僅描述訓練情況，同時還將提供各種背景知識和分析。所有的 和執行結果都已上傳至 gi...
Tensorflow實現乙個簡單的卷積神經網路
今天對照tensorflow的書，實現了乙個簡單的卷積神經網路。基於mnist資料集。在神經網路還未出現之前，在處理影象的問題上都是使用的特徵工程 如sift 特徵工程是有侷限性的。cnn被用於影象處理，不需要將特徵提取和分類訓練兩個過程分開，它在訓練時就自動提取了最有效的特徵。卷積神經網路由多個卷...
tensorflow 卷積 設定特定卷積核
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