文章目录
- 一、前言
- 二、卷积操作
- 2.1 填充（padding）
- 2.2 步长
- 2.3 输出特征图尺寸计算
- 2.4 多通道卷积
- 三、池化操作
- 四、Lenet-5及CNN结构进化史
- 4.1 Lenet-5
一、前言
卷积神经网络–AlexNet(最牛)-2012
Lenet-5-大规模商用（1989）
二、卷积操作
1.特征具有局部性：卷积核每次仅连接KK区域，KK是卷积核尺寸
2.特征可能出现在任何位置：卷积核参数重复使用（参数共享），在图像上滑动
卷积核（就有点像权重矩阵）
卷积核：具可学习参数的算子，用于对输入图像进行特征提取，输出通常称特征图(feature maps)
2.1 填充（padding）
分辨率不变
弥补边界丢失
2.2 步长
滑动距离
2.3 输出特征图尺寸计算
F_in是输入特征图的长度
k：卷积核的长度
p：填充（单行长度）
s：步长
2.4 多通道卷积
卷积核：高、宽、输入的通道数量、输出个数（4维）
卷积核是3-D张量，但是计算还是2-D卷积（视频处理中，会用到3-D卷积-有时间概念）
三、池化操作
下采样图像，不会改变图像目标：降低计算量，减少特征冗余
很少用池化了，因为降低分辨率，可以用设置步长。
四、Lenet-5及CNN结构进化史
4.1 Lenet-5
卷积池化的堆叠
