Äú¿ÉÒÔ¾èÖú£¬Ö§³ÖÎÒÃǵĹ«ÒæÊÂÒµ¡£

1Ôª 10Ôª 50Ôª





ÈÏÖ¤Â룺  ÑéÖ¤Âë,¿´²»Çå³þ?Çëµã»÷Ë¢ÐÂÑéÖ¤Âë ±ØÌî



  ÇóÖª ÎÄÕ ÎÄ¿â Lib ÊÓÆµ iPerson ¿Î³Ì ÈÏÖ¤ ×Éѯ ¹¤¾ß ½²×ù Model Center   Code  
»áÔ±   
   
 
     
   
 ¶©ÔÄ
  ¾èÖú
´Ó´ËÃ÷°×Á˾í»ýÉñ¾­ÍøÂ磨CNN£©
 
  3673  次浏览      28
 2019-9-10  
 
±à¼­ÍƼö:

±¾ÎÄÀ´×Ô¼òÊ飬ÎÄÕÂÖ÷Òª½²½âÁËCNNµÄ»ù±¾¸ÅÄÓÉʲô½á¹¹×é³ÉµÄ£¬¾í»ýÉñ¾­ÍøÂç VS. ´«Í³Éñ¾­ÍøÂçÏà¹ØÄÚÈÝ¡£

³õʶ¾í»ýÉñ¾­ÍøÂ磨CNN£©

´Ó½ñÌìÆð£¬Õýʽ¿ªÊ¼½²½â¾í»ýÉñ¾­ÍøÂç¡£ÕâÊÇÒ»ÖÖÔø¾­ÈÃÎÒÎÞÂÛÈçºÎÒ²ÎÞ·¨ÅªÃ÷°×µÄ¶«Î÷£¬Ö÷ÒªÊÇÃû×Ö¾ÍÌ«¡°¸ß¼¶¡±ÁË£¬ÍøÉϵĸ÷ÖÖ¸÷ÑùµÄÎÄÕÂÀ´½éÉÜ¡°Ê²Ã´ÊǾí»ý¡±ÓÈΪÈÃÈËÊܲ»ÁË¡£

Ò»¡¢Òý×Ó¡ª¡ª¡ª¡ª±ß½ç¼ì²â

ÎÒÃÇÀ´¿´Ò»¸ö×î¼òµ¥µÄÀý×Ó£º¡°±ß½ç¼ì²â£¨edge detection£©¡±£¬¼ÙÉèÎÒÃÇÓÐÕâÑùµÄÒ»ÕÅͼƬ£¬´óС8¡Á8£º

ͼƬÖеÄÊý×Ö´ú±í¸ÃλÖõÄÏñËØÖµ£¬ÎÒÃÇÖªµÀ£¬ÏñËØÖµÔ½´ó£¬ÑÕɫԽÁÁ£¬ËùÒÔΪÁËʾÒ⣬ÎÒÃǰÑÓÒ±ßСÏñËØµÄµØ·½»­³ÉÉîÉ«¡£Í¼µÄÖмäÁ½¸öÑÕÉ«µÄ·Ö½çÏß¾ÍÊÇÎÒÃÇÒª¼ì²âµÄ±ß½ç¡£

Ôõô¼ì²âÕâ¸ö±ß½çÄØ£¿ÎÒÃÇ¿ÉÒÔÉè¼ÆÕâÑùµÄÒ»¸ö Â˲¨Æ÷£¨filter£¬Ò²³ÆÎªkernel£©£¬´óС3¡Á3£º

filter

È»ºó£¬ÎÒÃÇÓÃÕâ¸öfilter£¬ÍùÎÒÃǵÄͼƬÉÏ¡°¸Ç¡±£¬¸²¸ÇÒ»¿é¸úfilterÒ»Ñù´óµÄÇøÓòÖ®ºó£¬¶ÔÓ¦ÔªËØÏà³Ë£¬È»ºóÇóºÍ¡£¼ÆËãÒ»¸öÇøÓòÖ®ºó£¬¾ÍÏòÆäËûÇøÓòŲ¶¯£¬½Ó׿ÆË㣬ֱµ½°ÑԭͼƬµÄÿһ¸ö½ÇÂä¶¼¸²¸Çµ½ÁËΪֹ¡£Õâ¸ö¹ý³Ì¾ÍÊÇ ¡°¾í»ý¡±¡£

£¨ÎÒÃDz»Óùܾí»ýÔÚÊýѧÉϵ½µ×ÊÇָʲôÔËË㣬ÎÒÃÇÖ»ÓÃÖªµÀÔÚCNNÖÐÊÇÔõô¼ÆËãµÄ¡££©

ÕâÀïµÄ¡°Å²¶¯¡±£¬¾ÍÉæ¼°µ½Ò»¸ö²½³¤ÁË£¬¼ÙÈçÎÒÃǵIJ½³¤ÊÇ1£¬ÄÇô¸²¸ÇÁËÒ»¸öµØ·½Ö®ºó£¬¾ÍŲһ¸ñ£¬ÈÝÒ×ÖªµÀ£¬×ܹ²¿ÉÒÔ¸²¸Ç6¡Á6¸ö²»Í¬µÄÇøÓò¡£

ÄÇô£¬ÎÒÃǽ«Õâ6¡Á6¸öÇøÓòµÄ¾í»ý½á¹û£¬Æ´³ÉÒ»¸ö¾ØÕó£º

±ß½ç¼ì²â

ÚÀ£¿£¡·¢ÏÖÁËʲô£¿

Õâ¸öͼƬ£¬ÖмäÑÕɫdz£¬Á½±ßÑÕÉ«ÉÕâ˵Ã÷ÔÛÃǵÄԭͼƬÖмäµÄ±ß½ç£¬ÔÚÕâÀï±»·´Ó³³öÀ´ÁË!

´ÓÉÏÃæÕâ¸öÀý×ÓÖУ¬ÎÒÃÇ·¢ÏÖ£¬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔͨ¹ýÉè¼ÆÌØ¶¨µÄfilter£¬ÈÃËüÈ¥¸úͼƬ×ö¾í»ý£¬¾Í¿ÉÒÔʶ±ð³öͼƬÖеÄÄ³Ð©ÌØÕ÷£¬±ÈÈç±ß½ç¡£

ÉÏÃæµÄÀý×ÓÊǼì²âÊúÖ±±ß½ç£¬ÎÒÃÇÒ²¿ÉÒÔÉè¼Æ³ö¼ì²âˮƽ±ß½çµÄ£¬Ö»ÓðѸոյÄfilterÐýת90¡ã¼´¿É¡£¶ÔÓÚÆäËûµÄÌØÕ÷£¬ÀíÂÛÉÏÖ»ÒªÎÒÃǾ­¹ý¾«Ï¸µÄÉè¼Æ£¬×ÜÊÇ¿ÉÒÔÉè¼Æ³öºÏÊʵÄfilterµÄ¡£

ÎÒÃǵÄCNN£¨convolutional neural network£©£¬Ö÷Òª¾ÍÊÇͨ¹ýÒ»¸ö¸öµÄfilter£¬²»¶ÏµØÌáÈ¡ÌØÕ÷£¬´Ó¾Ö²¿µÄÌØÕ÷µ½×ÜÌåµÄÌØÕ÷£¬´Ó¶ø½øÐÐͼÏñʶ±ðµÈµÈ¹¦ÄÜ¡£

ÄÇôÎÊÌâÀ´ÁË£¬ÎÒÃÇÔõô¿ÉÄÜÈ¥Éè¼ÆÕâô¶à¸÷ÖÖ¸÷ÑùµÄfilterѽ£¿Ê×ÏÈ£¬ÎÒÃǶ¼²»Ò»¶¨Çå³þ¶ÔÓÚÒ»´óÍÆÍ¼Æ¬£¬ÎÒÃÇÐèҪʶ±ðÄÄÐ©ÌØÕ÷£¬Æä´Î£¬¾ÍËãÖªµÀÁËÓÐÄÄÐ©ÌØÕ÷£¬ÏëÕæµÄÈ¥Éè¼Æ³ö¶ÔÓ¦µÄfilter£¬¿ÖÅÂÒ²²¢·ÇÒ×Ê£¬ÒªÖªµÀ£¬ÌØÕ÷µÄÊýÁ¿¿ÉÄÜÊdzÉǧÉÏÍòµÄ¡£

Æäʵѧ¹ýÉñ¾­ÍøÂçÖ®ºó£¬ÎÒÃǾÍÖªµÀ£¬ÕâЩfilter£¬¸ù±¾¾Í²»ÓÃÎÒÃÇÈ¥Éè¼Æ£¬Ã¿¸öfilterÖеĸ÷¸öÊý×Ö£¬²»¾ÍÊDzÎÊýÂð£¬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔͨ¹ý´óÁ¿µÄÊý¾Ý£¬À´ ÈûúÆ÷×Ô¼ºÈ¥¡°Ñ§Ï°¡±ÕâЩ²ÎÊýÂï¡£Õ⣬¾ÍÊÇCNNµÄÔ­Àí¡£

¶þ¡¢CNNµÄ»ù±¾¸ÅÄî

1.padding Ìî°×

´ÓÉÏÃæµÄÒý×ÓÖУ¬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔÖªµÀ£¬Ô­Í¼ÏñÔÚ¾­¹ýfilter¾í»ýÖ®ºó£¬±äСÁË£¬´Ó(8,8)±ä³ÉÁË(6,6)¡£¼ÙÉèÎÒÃÇÔÙ¾íÒ»´Î£¬ÄÇ´óС¾Í±ä³ÉÁË(4,4)ÁË¡£

ÕâÑùÓÐɶÎÊÌâÄØ£¿

Ö÷ÒªÓÐÁ½¸öÎÊÌ⣺

ÿ´Î¾í»ý£¬Í¼Ïñ¶¼ËõС£¬ÕâÑù¾í²»Á˼¸´Î¾ÍûÁË£»

Ïà±ÈÓÚͼƬÖмäµÄµã£¬Í¼Æ¬±ßÔµµÄµãÔÚ¾í»ýÖб»¼ÆËãµÄ´ÎÊýºÜÉÙ¡£ÕâÑùµÄ»°£¬±ßÔµµÄÐÅÏ¢¾ÍÒ×ÓÚ¶ªÊ§¡£

ΪÁ˽â¾öÕâ¸öÎÊÌ⣬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔ²ÉÓÃpaddingµÄ·½·¨¡£ÎÒÃÇÿ´Î¾í»ýǰ£¬ÏȸøÍ¼Æ¬ÖÜΧ¶¼²¹Ò»È¦¿Õ°×£¬Èþí»ýÖ®ºóͼƬ¸úÔ­À´Ò»Ñù´ó£¬Í¬Ê±£¬Ô­À´µÄ±ßÔµÒ²±»¼ÆËãÁ˸ü¶à´Î¡£

padding

±ÈÈ磬ÎÒÃǰÑ(8,8)µÄͼƬ¸ø²¹³É(10,10)£¬ÄÇô¾­¹ý(3,3)µÄfilterÖ®ºó£¬¾ÍÊÇ(8,8)£¬Ã»Óб䡣

ÎÒÃǰÑÉÏÃæÕâÖÖ¡°Èþí»ýÖ®ºóµÄ´óС²»±ä¡±µÄpadding·½Ê½£¬³ÆÎª ¡°Same¡±·½Ê½£¬

°Ñ²»¾­¹ýÈκÎÌî°×µÄ£¬³ÆÎª ¡°Valid¡±·½Ê½¡£Õâ¸öÊÇÎÒÃÇÔÚʹÓÃһЩ¿ò¼ÜµÄʱºò£¬ÐèÒªÉèÖõij¬²ÎÊý¡£

2.stride ²½³¤

Ç°ÃæÎÒÃÇËù½éÉܵľí»ý£¬¶¼ÊÇĬÈϲ½³¤ÊÇ1£¬µ«Êµ¼ÊÉÏ£¬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔÉèÖò½³¤ÎªÆäËûµÄÖµ¡£

±ÈÈ磬¶ÔÓÚ(8,8)µÄÊäÈ룬ÎÒÃÇÓÃ(3,3)µÄfilter£¬

Èç¹ûstride=1£¬ÔòÊä³öΪ(6,6);

Èç¹ûstride=2£¬ÔòÊä³öΪ(3,3);£¨ÕâÀïÀý×Ӿٵò»´óºÃ£¬³ý²»¶Ï¾ÍÏòÏÂÈ¡Õû£©

3.pooling ³Ø»¯

Õâ¸öpooling£¬ÊÇΪÁËÌáȡһ¶¨ÇøÓòµÄÖ÷ÒªÌØÕ÷£¬²¢¼õÉÙ²ÎÊýÊýÁ¿£¬·ÀֹģÐ͹ýÄâºÏ¡£

±ÈÈçÏÂÃæµÄMaxPooling£¬²ÉÓÃÁËÒ»¸ö2¡Á2µÄ´°¿Ú£¬²¢È¡stride=2£º

Maxpooling

³ýÁËMaxPooling,»¹ÓÐAveragePooling£¬¹ËÃû˼Òå¾ÍÊÇÈ¡ÄǸöÇøÓòµÄƽ¾ùÖµ¡£

4.¶Ô¶àͨµÀ£¨channels£©Í¼Æ¬µÄ¾í»ý

Õâ¸öÐèÒªµ¥¶ÀÌáһϡ£²ÊɫͼÏñ£¬Ò»°ã¶¼ÊÇRGBÈý¸öͨµÀ£¨channel£©µÄ£¬Òò´ËÊäÈëÊý¾ÝµÄά¶ÈÒ»°ãÓÐÈý¸ö£º£¨³¤£¬¿í£¬Í¨µÀ£©¡£

±ÈÈçÒ»¸ö28¡Á28µÄRGBͼƬ£¬Î¬¶È¾ÍÊÇ(28,28,3)¡£

Ç°ÃæµÄÒý×ÓÖУ¬ÊäÈëͼƬÊÇ2άµÄ(8,8)£¬filterÊÇ(3,3)£¬Êä³öÒ²ÊÇ2άµÄ(6,6)¡£

Èç¹ûÊäÈëͼƬÊÇÈýάµÄÄØ£¨¼´Ôö¶àÁËÒ»¸öchannels£©£¬±ÈÈçÊÇ(8,8,3)£¬Õâ¸öʱºò£¬ÎÒÃǵÄfilterµÄά¶È¾ÍÒª±ä³É(3,3,3)ÁË£¬ËüµÄ ×îºóһάҪ¸úÊäÈëµÄchannelά¶ÈÒ»Ö¡£

Õâ¸öʱºòµÄ¾í»ý£¬ÊÇÈý¸öchannelµÄËùÓÐÔªËØ¶ÔÓ¦Ïà³ËºóÇóºÍ£¬Ò²¾ÍÊÇ֮ǰÊÇ9¸ö³Ë»ýµÄºÍ£¬ÏÖÔÚÊÇ27¸ö³Ë»ýµÄºÍ¡£Òò´Ë£¬Êä³öµÄά¶È²¢²»»á±ä»¯¡£»¹ÊÇ(6,6)¡£

µ«ÊÇ£¬Ò»°ãÇé¿öÏ£¬ÎÒÃÇ»á ʹÓöàÁËfiltersͬʱ¾í»ý£¬±ÈÈ磬Èç¹ûÎÒÃÇͬʱʹÓÃ4¸öfilterµÄ»°£¬ÄÇô Êä³öµÄά¶ÈÔò»á±äΪ(6,6,4)¡£

ÎÒÌØµØ»­ÁËÏÂÃæÕâ¸öͼ£¬À´Õ¹Ê¾ÉÏÃæµÄ¹ý³Ì£º

ͬʱÓÐ4¸öfilter

ͼÖеÄÊäÈëͼÏñÊÇ(8,8,3)£¬filterÓÐ4¸ö£¬´óС¾ùΪ(3,3,3)£¬µÃµ½µÄÊä³öΪ(6,6,4)¡£

ÎÒ¾õµÃÕâ¸öͼÒѾ­»­µÄºÜÇåÎúÁË£¬¶øÇÒ¸ø³öÁË3ºÍ4Õâ¸öÁ½¸ö¹Ø¼üÊý×ÖÊÇÔõôÀ´µÄ£¬ËùÒÔÎҾͲ»†ªàÂÁË£¨Õâ¸öͼ»­ÁËÎÒÆðÂë40·ÖÖÓ£©¡£

Æäʵ£¬Èç¹ûÌ×ÓÃÎÒÃÇÇ°ÃæÑ§¹ýµÄÉñ¾­ÍøÂçµÄ·ûºÅÀ´¿´´ýCNNµÄ»°£¬

ÎÒÃǵÄÊäÈëͼƬ¾ÍÊÇX£¬shape=(8,8,3);

4¸öfiltersÆäʵ¾ÍÊǵÚÒ»²ãÉñ½ðÍøÂçµÄ²ÎÊýW1,£¬shape=(3,3,3,4),Õâ¸ö4ÊÇÖ¸ÓÐ4¸öfilters;

ÎÒÃǵÄÊä³ö£¬¾ÍÊÇZ1£¬shape=(6,6,4);

ºóÃæÆäʵ»¹Ó¦¸ÃÓÐÒ»¸ö¼¤»îº¯Êý£¬±ÈÈçrelu£¬¾­¹ý¼¤»îºó£¬Z1±äΪA1£¬shape=(6,6,4);

ËùÒÔ£¬ÔÚÇ°ÃæµÄͼÖУ¬ÎÒ¼ÓÒ»¸ö¼¤»îº¯Êý£¬¸ø¶ÔÓ¦µÄ²¿·Ö±êÉÏ·ûºÅ£¬¾ÍÊÇÕâÑùµÄ£º

Å»ÐÄÁ¤Ñª»­µÄºÃͼƬ£¬ÖµµÃÊÕ²Ø

Èý¡¢CNNµÄ½á¹¹×é³É

ÉÏÃæÎÒÃÇÒѾ­ÖªµÀÁ˾í»ý£¨convolution£©¡¢³Ø»¯£¨pooling£©ÒÔ¼°Ìî°×£¨padding£©ÊÇÔõô½øÐе쬽ÓÏÂÀ´ÎÒÃǾÍÀ´¿´¿´CNNµÄÕûÌå½á¹¹£¬Ëü°üº¬ÁË3Öֲ㣨layer£©£º

1. Convolutional layer£¨¾í»ý²ã--CONV£©

ÓÉÂ˲¨Æ÷filtersºÍ¼¤»îº¯Êý¹¹³É¡£

Ò»°ãÒªÉèÖõij¬²ÎÊý°üÀ¨filtersµÄÊýÁ¿¡¢´óС¡¢²½³¤£¬ÒÔ¼°paddingÊÇ¡°valid¡±»¹ÊÇ¡°same¡±¡£µ±È»£¬»¹°üÀ¨Ñ¡Ôñʲô¼¤»îº¯Êý¡£

2. Pooling layer £¨³Ø»¯²ã--POOL£©

ÕâÀïÀïÃæÃ»ÓвÎÊýÐèÒªÎÒÃÇѧϰ£¬ÒòΪÕâÀïÀïÃæµÄ²ÎÊý¶¼ÊÇÎÒÃÇÉèÖúÃÁË£¬ÒªÃ´ÊÇMaxpooling£¬ÒªÃ´ÊÇAveragepooling¡£

ÐèÒªÖ¸¶¨µÄ³¬²ÎÊý£¬°üÀ¨ÊÇMax»¹ÊÇaverage£¬´°¿Ú´óСÒÔ¼°²½³¤¡£

ͨ³££¬ÎÒÃÇʹÓõıȽ϶àµÄÊÇMaxpooling,¶øÇÒÒ»°ãÈ¡´óСΪ(2,2)²½³¤Îª2µÄfilter£¬ÕâÑù£¬¾­¹ýpoolingÖ®ºó£¬ÊäÈëµÄ³¤¿í¶¼»áËõС2±¶£¬channels²»±ä¡£

3. Fully Connected layer£¨È«Á¬½Ó²ã--FC£©

Õâ¸öÇ°ÃæÃ»Óн²£¬ÊÇÒòΪÕâ¸ö¾ÍÊÇÎÒÃÇ×îÊìϤµÄ¼Ò»ï£¬¾ÍÊÇÎÒÃÇ֮ǰѧµÄÉñ¾­ÍøÂçÖеÄÄÇÖÖ×îÆÕͨµÄ²ã£¬¾ÍÊÇÒ»ÅÅÉñ¾­Ôª¡£ÒòΪÕâÒ»²ãÊÇÿһ¸öµ¥Ôª¶¼ºÍǰһ²ãµÄÿһ¸öµ¥ÔªÏàÁ¬½Ó£¬ËùÒÔ³ÆÖ®Îª¡°È«Á¬½Ó¡±¡£

ÕâÀïÒªÖ¸¶¨µÄ³¬²ÎÊý£¬Î޷ǾÍÊÇÉñ¾­ÔªµÄÊýÁ¿£¬ÒÔ¼°¼¤»îº¯Êý¡£

½ÓÏÂÀ´£¬ÎÒÃÇËæ±ã¿´Ò»¸öCNNµÄÄ£Ñù£¬À´»ñÈ¡¶ÔCNNµÄһЩ¸ÐÐÔÈÏʶ£º

Ò»¸öCNNµÄÀý×Ó

ÉÏÃæÕâ¸öCNNÊÇÎÒËæ±ãÅÄÄÔÃÅÏëµÄÒ»¸ö¡£ËüµÄ½á¹¹¿ÉÒÔÓãº

X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y

À´±íʾ¡£

ÕâÀïÐèҪ˵Ã÷µÄÊÇ£¬ÔÚ¾­¹ýÊý´Î¾í»ýºÍ³Ø»¯Ö®ºó£¬ÎÒÃÇ ×îºó»áÏȽ«¶àάµÄÊý¾Ý½øÐС°±âƽ»¯¡±£¬Ò²¾ÍÊÇ°Ñ (height,width,channel)µÄÊý¾ÝѹËõ³É³¤¶ÈΪ height ¡Á width ¡Á channel µÄһάÊý×飬ȻºóÔÙÓë FC²ãÁ¬½Ó£¬ÕâÖ®ºó¾Í¸úÆÕͨµÄÉñ¾­ÍøÂçÎÞÒìÁË¡£

¿ÉÒÔ´ÓͼÖп´µ½£¬Ëæ×ÅÍøÂçµÄÉîÈ룬ÎÒÃǵÄͼÏñ£¨ÑϸñÀ´ËµÖмäµÄÄÇЩ²»ÄܽÐͼÏñÁË£¬µ«ÊÇΪÁË·½±ã£¬»¹ÊÇÕâÑù˵°É£©Ô½À´Ô½Ð¡£¬µ«ÊÇchannelsÈ´Ô½À´Ô½´óÁË¡£ÔÚͼÖеıíʾ¾ÍÊdz¤·½ÌåÃæ¶ÔÎÒÃǵÄÃæ»ýÔ½À´Ô½Ð¡£¬µ«Êdz¤¶ÈÈ´Ô½À´Ô½³¤ÁË¡£

ËÄ¡¢¾í»ýÉñ¾­ÍøÂç VS. ´«Í³Éñ¾­ÍøÂç

ÆäʵÏÖÔڻعýÍ·À´¿´£¬CNN¸úÎÒÃÇ֮ǰѧϰµÄÉñ¾­ÍøÂ磬ҲûÓкܴóµÄ²î±ð¡£

´«Í³µÄÉñ¾­ÍøÂ磬Æäʵ¾ÍÊǶà¸öFC²ãµþ¼ÓÆðÀ´¡£

CNN£¬Î޷ǾÍÊǰÑFC¸Ä³ÉÁËCONVºÍPOOL£¬¾ÍÊǰѴ«Í³µÄÓÉÒ»¸ö¸öÉñ¾­Ôª×é³ÉµÄlayer£¬±ä³ÉÁËÓÉfilters×é³ÉµÄlayer¡£

ÄÇô£¬ÎªÊ²Ã´ÒªÕâÑù±ä£¿ÓÐʲôºÃ´¦£¿

¾ßÌå˵À´ÓÐÁ½µã£º

1.²ÎÊý¹²Ïí»úÖÆ£¨parameters sharing£©

ÎÒÃǶԱÈһϴ«Í³Éñ¾­ÍøÂçµÄ²ãºÍÓÉfilters¹¹³ÉµÄCONV²ã£º

¼ÙÉèÎÒÃǵÄͼÏñÊÇ8¡Á8´óС£¬Ò²¾ÍÊÇ64¸öÏñËØ£¬¼ÙÉèÎÒÃÇÓÃÒ»¸öÓÐ9¸öµ¥ÔªµÄÈ«Á¬½Ó²ã£º

ʹÓÃÈ«Á¬½Ó

ÄÇÕâÒ»²ãÎÒÃÇÐèÒª¶àÉÙ¸ö²ÎÊýÄØ£¿ÐèÒª 64¡Á9 = 576¸ö²ÎÊý£¨ÏȲ»¿¼ÂÇÆ«ÖÃÏîb£©¡£ÒòΪÿһ¸öÁ´½Ó¶¼ÐèÒªÒ»¸öÈ¨ÖØw¡£

ÄÇÎÒÃÇ¿´¿´ ͬÑùÓÐ9¸öµ¥ÔªµÄfilterÊÇÔõôÑùµÄ£º

ʹÓÃfilter

Æäʵ²»Óÿ´¾ÍÖªµÀ£¬Óм¸¸öµ¥Ôª¾Í¼¸¸ö²ÎÊý£¬ËùÒÔ×ܹ²¾Í9¸ö²ÎÊý£¡

ÒòΪ£¬¶ÔÓÚ²»Í¬µÄÇøÓò£¬ÎÒÃǶ¼¹²Ïíͬһ¸öfilter£¬Òò´Ë¾Í¹²ÏíÕâͬһ×é²ÎÊý¡£

ÕâÒ²ÊÇÓеÀÀíµÄ£¬Í¨¹ýÇ°ÃæµÄ½²½âÎÒÃÇÖªµÀ£¬filterÊÇÓÃÀ´¼ì²âÌØÕ÷µÄ£¬ÄÇÒ»¸öÌØÕ÷Ò»°ãÇé¿öϺܿÉÄÜÔÚ²»Ö¹Ò»¸öµØ·½³öÏÖ£¬±ÈÈç¡°ÊúÖ±±ß½ç¡±£¬¾Í¿ÉÄÜÔÚÒ»·ùͼÖжà³ö³öÏÖ£¬ÄÇô ÎÒÃǹ²Ïíͬһ¸öfilter²»½öÊǺÏÀíµÄ£¬¶øÇÒÊÇÓ¦¸ÃÕâô×öµÄ¡£

Óɴ˿ɼû£¬²ÎÊý¹²Ïí»úÖÆ£¬ÈÃÎÒÃǵÄÍøÂçµÄ²ÎÊýÊýÁ¿´ó´óµØ¼õÉÙ¡£ÕâÑù£¬ÎÒÃÇ¿ÉÒÔÓýÏÉٵIJÎÊý£¬ÑµÁ·³ö¸ü¼ÓºÃµÄÄ£ÐÍ£¬µäÐ͵Äʰ빦±¶£¬¶øÇÒ¿ÉÒÔÓÐЧµØ ±ÜÃâ¹ýÄâºÏ¡£

ͬÑù£¬ÓÉÓÚfilterµÄ²ÎÊý¹²Ïí£¬¼´Ê¹Í¼Æ¬½øÐÐÁËÒ»¶¨µÄÆ½ÒÆ²Ù×÷£¬ÎÒÃÇÕÕÑù¿ÉÒÔʶ±ð³öÌØÕ÷£¬Õâ½Ð×ö ¡°Æ½ÒƲ»±äÐÔ¡±¡£Òò´Ë£¬Ä£Ð;͸ü¼ÓÎȽ¡ÁË¡£

2.Á¬½ÓµÄÏ¡ÊèÐÔ£¨sparsity of connections£©

Óɾí»ýµÄ²Ù×÷¿ÉÖª£¬Êä³öͼÏñÖеÄÈκÎÒ»¸öµ¥Ôª£¬Ö»¸úÊäÈëͼÏñµÄÒ»²¿·ÖÓйØÏµ£º

Ö»¸úÊäÈëµÄÒ»²¿·ÖÓйØ

¶ø´«Í³Éñ¾­ÍøÂçÖУ¬ÓÉÓÚ¶¼ÊÇÈ«Á¬½Ó£¬ËùÒÔÊä³öµÄÈκÎÒ»¸öµ¥Ôª£¬¶¼ÒªÊÜÊäÈëµÄËùÓеĵ¥ÔªµÄÓ°Ïì¡£ÕâÑùÎÞÐÎÖлá¶ÔͼÏñµÄʶ±ðЧ¹û´ó´òÕÛ¿Û¡£±È½Ï£¬Ã¿Ò»¸öÇøÓò¶¼ÓÐ×Ô¼ºµÄרÊôÌØÕ÷£¬ÎÒÃDz»Ï£ÍûËüÊܵ½ÆäËûÇøÓòµÄÓ°Ïì¡£

ÕýÊÇÓÉÓÚÉÏÃæÕâÁ½´óÓÅÊÆ£¬Ê¹µÃCNN³¬Ô½ÁË´«Í³µÄNN£¬¿ªÆôÁËÉñ¾­ÍøÂçµÄÐÂʱ´ú¡£

 

   
3673 ´Îä¯ÀÀ       28
Ïà¹ØÎÄÕÂ

»ùÓÚͼ¾í»ýÍøÂçµÄͼÉî¶Èѧϰ
×Ô¶¯¼ÝÊ»ÖеÄ3DÄ¿±ê¼ì²â
¹¤Òµ»úÆ÷ÈË¿ØÖÆÏµÍ³¼Ü¹¹½éÉÜ
ÏîĿʵս£ºÈçºÎ¹¹½¨ÖªÊ¶Í¼Æ×
 
Ïà¹ØÎĵµ

5GÈ˹¤ÖÇÄÜÎïÁªÍøµÄµäÐÍÓ¦ÓÃ
Éî¶ÈѧϰÔÚ×Ô¶¯¼ÝÊ»ÖеÄÓ¦ÓÃ
ͼÉñ¾­ÍøÂçÔÚ½»²æÑ§¿ÆÁìÓòµÄÓ¦ÓÃÑо¿
ÎÞÈË»úϵͳԭÀí
Ïà¹Ø¿Î³Ì

È˹¤ÖÇÄÜ¡¢»úÆ÷ѧϰ&TensorFlow
»úÆ÷ÈËÈí¼þ¿ª·¢¼¼Êõ
È˹¤ÖÇÄÜ£¬»úÆ÷ѧϰºÍÉî¶Èѧϰ
ͼÏñ´¦ÀíËã·¨·½·¨Óëʵ¼ù