【CNN】卷积神经网络 :适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计(无代码)

卷积神经网络

文章目录

  • 卷积神经网络
    • 图片直观理解
    • 实现思想,本质以及适用问题
    • 卷积核
    • 计算过程和数据形状
      • 输入RGB:图片输入为3通道
      • 一个卷积是多层的时候,如何计算?
    • 池化

图片直观理解

【CNN】卷积神经网络 :适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计(无代码)_第1张图片
卷积神经网络叫做此名字的主要原因是因为其中存在卷积核的结构和卷积的运算。卷积的运算的具体的方式就是,按照一定的规律,完成小矩阵和大矩阵的乘积,输出一个新的矩阵。

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