CNN笔记

李宏毅老师的听课笔记
https://www.youtube.com/watch?v=Ye018rCVvOo&list=PLJV_el3uVTsMhtt7_Y6sgTHGHp1Vb2P2J
写的很简单，主要是为了自己理解，如有不明白或者指出问题，请多指教！

CNN

Convolutional Neural Network ，专门用在图像上的，目的就是提取有用的特征

Tensor 维度大于2的矩阵

版本1：

没必要fully connected，对于一张图片，辨识他是啥就看部分特征就行

每一个neuron关心自己的receptive field就好，大小就是kernel size，会默认考虑3个通道，stride就是移动的跨度，如果超出了影像范围就做padding。但是功能相同的neuron，可以共享参数。每一个receptive field 都有一组neuron守备，这些neuron就是filter组

receptive field + parameter sharing =》 convolutional layer

版本2：

convolutional layer 就是有很多filter （3x3xchannel）, 每一个filter去图片里抓取某一pattern。一个filter对一张图片从左到右从上到下移动，扫过一张图，得到的结果们会变小

每一个filter都会给一群数字

这一群数字就是feature map，而这些可以看作是另一张图片，但是channel变成filter数目

可以叠很多convolutional layer

每一次convolution 就是一个convolutional layer， 每一个layer 有很多 filter

pooling 池化

一张大图片做subsampling ，比如去掉奇数行偶数列什么的，让图片变小，本身不是layer，因为没有参数，不用learn什么。对刚才filter得到的一群数字，再分组取数字，比如max pooling取最大的

卷积层之后再池化，就是channel不变，图片变狭长

标签：convolutional,layer,receptive,neuron,笔记,filter,CNN,图片
来源： https://blog.csdn.net/qq_43785048/article/details/116353455