之前網絡的不足:
由於面對的是彩色圖片,直接訓練會導致參數過多。
卷積計算:一個正方形的卷積核,按照指定的步長,在輸入圖片上滑動,遍歷這張像素圖中的每個像素點,
兩者必須要匹配、
每個卷積核中,都存放了一個待訓練的參數:
在
進行反向訓練時,這些參數會使用梯度下降法進行更新。
卷積神經網絡計算過程:
注意每個項相乘後相加,最後還有一步是加上b
由於面對的是彩色圖片,直接訓練會導致參數過多。
兩者必須要匹配、
在
進行反向訓練時,這些參數會使用梯度下降法進行更新。
注意每個項相乘後相加,最後還有一步是加上b
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