卷積神經網絡通俗理解
具體來說, 卷積神經網絡有一個批量過濾器, 持續不斷的在圖片上滾動收集圖片裏的信息,每一次收集的時候都只是收集一小塊像素區域,
然後把收集來的信息進行整理, 這時候整理出來的信息有了一些實際上的呈現, 比如這時的神經網絡能看到一些邊緣的圖片信息, 然後在
以同樣的步驟, 用類似的批量過濾器掃過產生的這些邊緣信息, 神經網絡從這些邊緣信息裏面總結出更高層的信息結構。最後我們再把
這些信息套入幾層普通的全連接神經層進行分類。
池化：
池化 (pooling) 就可以很好地解決神經元丟失某些信息. 池化是一個篩選過濾的過程, 能將 layer 中有用的信息篩選出來, 給下一個層分析.
同時也減輕了神經網絡的計算負擔 . 也就是說在卷積的時候, 我們不壓縮長寬, 盡量地保留更多信息, 壓縮的工作就交給池化了。
卷積神經網絡通俗理解
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