摘要：
前面学习了搭建网络模型的各个层级与结构，想要训练得到1个良好的网络模型，正确的权值初始化方法可以加快模型的收敛，相反，不恰当的权值初始化可能导致梯度爆炸或消失，最终导致模型无法训练。因此，本节主要从3方面来分析了解权值初始化：（1）分析不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与爆炸的？（2）学习常用的X 阅读全文
摘要：
池化层（Pooling Layer） 图1 左-最大值池化、右-平均值池化 池化定义 池化运算是对信号进行“收集”并“总结”。由于池化操作类似蓄水池收集水资源，因此得名池化。 （1）收集 通过池化运算将信号由多变少，图像尺寸由大变小的过程； （2）总结 如图1中左图所示，1张$\ 4 \times 阅读全文
摘要：
卷积概念 什么是卷积？ 卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行先乘后加的运算 以上图为例，中间为卷积核，在输入图像上进行滑动，当滑动到当前位置时，其卷积运算操作是对卷积核所覆盖像素，进行权值和对应位置处像素的乘加： \(\ output= (7*0+7*(-1)+6*0+7*(-1 阅读全文