Conv Net Posts 笔记

参考链接

卷积神经网络

A 2D Conv Net

Conv Net Structure

Focusing on local property - Conv layer

以音频为例， 可以将一段音频切割成一段段， 之后连入全链接层， 这是最简单的神经网络。

ANN

当我们想关注音频局部信息，例如音频的频率等。所以通过构造一组神经元 只关注局部以形成对应的 feature。 Conv layer A 插入在fully-connected layer F 之前。

Conv layer

实际上卷积层不止链接两个点 。当卷积层多层复合时， 神经网络可以捕捉到更抽象、更高维的 feature。

Composable Conv Layers

Invariance -Pooling layer

卷积层后经常交织着池化层

• Invariance - translation 、 rotation、 scale
• Dimension Reduction ，Data Compression
• Avoid Overfitting

• Control the length of this output layer

  
  
  

  image
  
  

  Max-pool 同时有 “Zoom-Out”作用，扩大视野。

2-D CONV - 图像 3-D CONV - 视频

Math