畳み込み監査ネットワークは複雑すぎて読むことができず、却下される可能性が高すぎます。
1.畳み込み–食物消化による畳み込み機能を理解するf(t)g(x-t)
畳み込み：不安定な入力、安定した出力、システムストックの検索
畳み込みとはg(x)、関数が反転するため、関数を反転することです。これは、畳み込みと呼ばれます。
2.畳み込みニューラルネットワークの主な機能は、写真が猫か犬かなど、写真の内容を識別することです。
周囲のピクセルが現在のポイントにどのように影響するか
画像畳み込み演算
f(t) = 不稳定输入
g(x-t) = 稳定输出
コンピューター内の画像は、1ピクセルの畳み込みカーネルと見なすことができ
ます。たとえば、3 x 3の格子
出力画像を入力画像と等しく保つには、画像の最外層に0を追加するだけです。これはパディングとも呼ばれます。
2.1ハリケーンの理由は、蝶が羽ばたくためであり、羽ばたきがハリケーンに影響を与える確率を計算することによって説明されます。
2.2スムーズな畳み込み演算畳み込みカーネル
畳み込みカーネルの機能の1つは、現在のピクセルに対する周囲のピクセルの影響です。たとえば、次の畳み込みカーネルは、周囲のピクセルを追加してから、平均化することです。
2.3畳み込みカーネルは、g関数が180°回転した後の畳み込みカーネルです。
整数ではなく、連続加算によって合計されたピクセルポイント
畳み込みカーネルは、g関数が180°回転した後の畳み込みカーネルです。
3.畳み込みニューラルネットワークフィルター、畳み込みカーネルによって必要なピクセルをフィルター処理する方法
4.畳み込みニューラルネットワークのしくみ
中国のコンピューター科学者LiFeifeiは、ImageNetを立ち上げ、写真をアップロードし、
3つの畳み込みカーネルでラベルを付けて、左上隅、中央のx、左下隅の特徴を抽出するように促しました。
4.1プーリングプーリングレイヤーのダウンサンプリングによる画像の面積の縮小
赤、黄、青の3チャンネル
4.2活性化関数、ReLUの修正された活性化関数、負の数を0に塗りつぶし、計算が簡単
4.3完全に接続されたレイヤー
4.4FeifeiLiによって開始されたImageNetWebサイト-2009
4.5バックプロパゲーションバックプロパゲーション
Error = right answer - actual answer
loss = min(Error1, Error2... ErrorN)
4.6ハイパーパラメータ、フレームワークのパラメータ
参考
https://www.bilibili.com/video/BV1VV411478E
https://www.bilibili.com/video/BV1sb411P7pQ/