基本信息
文件名称:深度学习技术应用 课件 项目3-第4节_卷积神经网络CNN初识_V1.0.pptx
文件大小:88.43 MB
总页数:25 页
更新时间:2026-03-15
总字数:约1.66千字
文档摘要

项目三:动物模型开发;;什么是神经网络;神经网络概述;梯度下降算法;梯度下降算法;反向传播算法;下图展示了卷积的过程,卷积降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量。

其中黄色部分是卷积核,卷积核宽度为3,卷积的操作就是利用卷积核中每一个数字(权重)去乘输入图像中3*3区域内对应的值,然后求和得到一个新的结果。;下图展示了卷积的全过程,例如:使用卷积核扫描左上方3*3图像,卷积核中每个数据和输入图像中的每个对应位置相乘求和,最终计算平均值进行输出。;卷积层工作原理;课堂提问;池化层主要的作用是下采样,通过去掉特征图中不重要的样本,进一步减少参