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卷积神经网络(CNN)前向传播算法

1. 回顾CNN的结构 在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构。图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用Softmax激活函数的输出层。 从上图可以看出,要理顺CNN的前向传播算法,重点是输入层的前向传播,卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 2. CNN输入层前向传播到卷积层 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层,因此我们标题是输入层前向传播到卷积层。 我们这里还是以图像识别为例。 先考虑最简单的,样本都是二维的黑白图片。这样输入层XX就是一个矩阵,矩阵的值等于图片的各个像素位置的值。这时和卷积层相连的卷积核WW就也是矩阵。 如果样本都是有RGB的彩色图片,这样输入XX就是3个矩阵,即分别对应R,G和B的矩阵,或者说是一...

从零开始玩人工智能—人脸 API—01

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