吴恩达深度学习(笔记+作业)·第四课·第一周 卷积神经网络

目录

一、计算机视觉

二、边缘检测

三、padding、stride

四、三维卷积(加入其他通道)

五、卷积网络

卷积层

池化层

六、卷积神经网络

作业


卷积网络的优点

  

一、计算机视觉

图片分类、目标检测、风格迁移……

吴恩达深度学习(笔记+作业)·第四课·第一周 卷积神经网络_第1张图片

二、边缘检测

*   < ----  这个*在数学中表示卷积从convolution

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三、padding、stride

这里计算的都是图像的大小,而非图像的通道

padding:

  • Valid:不填充像素
  • Same:填充像素,卷积前后大小不变

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 stride:

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tips: 在数学中,卷积的操作一般还需要将卷积核进行上下左右反转在进行运算,但是在深度学习中一般跳过这个步骤

 

四、三维卷积(加入其他通道)

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五、卷积网络

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卷积层

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池化层

 减小模型大小,提升运算速度,提高所取特征的鲁棒性(鲁棒性是指算法不容易出现bug的特性/抗干扰性)

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 最大化的作用就是如果在过滤器中提取到某个特征,那么就保留其最大值(在实验的效果中表现挺好)

里面的参数静态参数,直接设置就行

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六、卷积神经网络

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 尽量不要自己随便设计参数,尝试去别人的文献中去看看用了哪些参数,选一个效果比较好的学习

神经网络中一种比较常见的模式:conv-pool-conv-pool-fc-fc-fc-softmax 

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作业

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作业是实战猫狗分类

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