可以提取空间特征的卷积神经网络,全卷积神经网络

可以提取空间特征的卷积神经网络,全卷积神经网络

卷积神经网络的特征提取卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。卷积神经网络的结构可以区分为输入层、输出层和隐藏层，其中隐除了1D-CNN,还有2D-CNN和3D-CNN等卷积神经网络模型。2D-CNN主要用于处理图像数据，可以提取图像中的局部特征，并且具有平移不变性(即物体在图像中的位置发生改变

(=｀′=) 所以我们又可以得到一个结论：当权重系数(卷积核)的参数改变时，它可以提取的特征类型也会改变。所以训练卷积神经网络时，实质上训练的是卷积核的参数。将上述卷积过程拓展到二维，就卷积核(Kernel):卷积操作的感受野，直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等；步长(Stride):卷积核遍历特征图时每步移动的像素，如步长为1则每次移动1个像素，

可以。卷积神经网络本来就是用在图像特征提取上的，可以做手写数字的特征提取。基于卷积神经网络的手写数字卷积神经网络通过卷积和池化操作来提取图像中的特征。其原理如下：输入图像l经过多个卷积层和池化层的处理，得到最后的特征图F。在卷积层中，使用一组可学习的滤

在卷积神经网络中，卷积的主要目的是从输入图像中提取特征。通过使用输入数据中的小方块来学习图像特征，卷积保留了像素间的空间关系。我们在这里不会介绍卷积的数学推导，但会尝试理总结一下：卷积核≈ 特征向量集，反向传播≈ 求解特征向量集，我们的图片≈ 矩阵A,注意，这些概念不是等价的，只是用易懂的方式去解释这些原理。卷积神经网络中，第一步一般用卷积核

那么卷积神经网络的参数为， 3 × 3 + 1 ) × 64 = 640 (3\times3+1)\times64=640(3×3+1)×64=640相比前向全连接3 × 1 0 6 3\times 10^63×106个参数，参数的个数缩小了几个数量级卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维);全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。卷积——提取特征卷积层的运算过程如下图，用一个卷积核扫完整张图片：这