計算機視覺(深度學習)校招記錄(一)CNN的特點以及優勢
1. 區域性感知 : 通過在底層的區域性掃描獲得影象的區域性特徵,然後在高層綜合這些特徵獲取影象的全域性資訊。作用:降低引數的數目。
2. 權值共享 : CNN中每個卷積核裡面的引數即權值,原始圖片卷積後會得到一副新的圖片,而新圖中的每個畫素都來自同一個卷積核,這就是權值共享。作用:進一步降低引數數目。
3. 多卷積核 : 一個卷積核只能學習到影象的某一種特徵,而設定多個卷積核時,則可以學到多種特徵。每個卷積核也是通過學習得到的,那麼會不會多個卷積核學到的特徵相同呢!這就涉及到權值初始化的問題了!
4. 降維 : 卷積層中設定stride本身就有降維的效果,但大多是通過池化層中的max-pooling方法進行特徵壓縮,提取主要特徵!
5. 多層次結構:將低層次的區域性特徵組合成為較高層次的特徵。不同層級的特徵可以對應不同任務。
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