动手学深度学习—卷积神经网络

卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积:在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是,在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上图为例: 第一次卷积可以提取出低层次的特征。 第二次卷积可以提取出中层次的特征。 第三次卷积可以提取出高层次的特征。 特征是不断进行提取和压缩的,最终能得到比较高层次特征,简言之就是对原式特征一步又一步的浓缩,最终得到的特征更可靠。利用最后一层特征可以做各种任务:比如分类、回归等。 卷积层得名于卷积(convolution)运算,但通常在卷积层中使用更加直观的互相关(cross-correlat