鹿衔草啊
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深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记

目录

  • Convolution Neural Network
    • 1.只需要取很小的一部分来观察
    • 2.二次抽样不会影响对图片的判断
    • 3.CNN的三条性质与实现方法
    • 4.property1
    • 5.property2
    • 6.CNN - Max Pooling
    • 7.CNN in Keras
    • 8.Deep Dream
    • 9.CNN的更多应用场景

Convolution Neural Network

CNN是用来简化这个神经网络的结构，去掉一些用不到的weight

1.只需要取很小的一部分来观察

深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第1张图片

2.二次抽样不会影响对图片的判断

深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第2张图片

3.CNN的三条性质与实现方法

深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第3张图片

4.property1

这里的filter中的值都是通过训练集得来的，不断移动，做内积
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第4张图片

5.property2

斜对角检测
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第5张图片

彩色图片，是好几个矩阵叠加在一起，处理彩色图片的filter也是立方体。
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第6张图片

6.CNN - Max Pooling

深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第7张图片

7.CNN in Keras

深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第8张图片
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第9张图片

8.Deep Dream

CNN会将看到的东西夸张表现
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第10张图片
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第11张图片

9.CNN的更多应用场景

深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第12张图片
深度学习（六）Convolution Neural Network——笔记_第13张图片

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