摘要:
(1)卷积:对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野(权值共享)。一次卷积运算提取的特征往往是局部的,难以提取出比较全局的特征,因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算,这也就是多层卷积。 (2)池化:降维的方法,按照卷积计算得出 阅读全文
摘要:
为什么要引入激活函数? 如果不用激活函数(其实相当于激励函数是f(x)=x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了。 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深 阅读全文