task05–卷积神经网络

卷积神经网络 卷积神经网络中,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 (一)卷积的运算 卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子,阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 图1 二维互相关运算 (二)、特征图与感受野 二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度(宽和高)上某一级的表征,也叫特征图(feature map)。影响元素xxx的前向计算的所有可能输入区域(可能大于输入的实际尺寸)叫做xxx的感受野(