华为ICT——第六章:深度学习和卷积神经网络/详篇
1:深度学习卷积的重要概念:2:CNN核心思想——局部感知:CNN核心思想——参数共享:3:卷积层的功能:32x32x35x5x3x6卷积核大小:28x28x6。
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目录
1:深度学习卷积的重要概念:
2:CNN核心思想——局部感知:
CNN核心思想——参数共享:
3:卷积层的功能:
32x32x3
5x5x3x6
卷积核大小:28x28x6
4:不同深度的卷积层提取的特征:
5:卷积效果——1层
5.1:卷积效果——2层
5.2:卷积效果——3层
5.3:卷积效果——4层
5.4:卷积效果——5层
6:池化层的功能:
7:最大池化(1)
7.1:最大池化(2)
8:全连接的功能
、
9:卷积层和全连接层的连接处理:
像素的链接关系,
输入向量,到全连接层,输出Softmax
10:卷积神经网络全景
11:ILSVRC:
12:ImageNet
13:ILSVRC历年成绩:
14:AlexNet:
15:AlexNet特点:
16:VGGNet:
17:VGG的六种配置:
思考题:
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