多角度理解CNN
时间:2022-07-23
本文章向大家介绍多角度理解CNN,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
本文主题
图像
Filter
Filter 作用图像后结果
如何得到?
等式角度
神经网络角度
矩阵乘法角度
上图的矩阵可以看成是传统神经网络中的权重矩阵,但是有两点不同:
- 灰色显示的
0
是不可训练的,这意味着它们在整个优化过程中保持为零; - 有些权重是相等的,虽然它们是可训练的(即可改变的),但它们必须保持相等。这些被称为“共享权重”。
Dense 神经网络角度
这一角度可以更好理解传统神经网络和 CNN 之间的联系,其中左图是传统神经网络,右图是 Dense 神经网络视角下的 CNN。灰色连接对应于不可训练的 0。
通过 zero-padding 保持原尺寸
注意到我们以上是从 3x3 矩阵变成了 2x2,
但是通过 zero-padding 我们可以得到 3x3 结果,
具体实现为,
Reference
- Fast.ai 课程[1],特别是其中的conv-example[2]以及对应的视频(0:00-14:00)[3]
- Michael Nielsen 的神经网络与深度学习[4]书
- Realistic views[5]
- Visualizing what ConvNets learn[6]
本文参考资料
[1]
Fast.ai 课程: https://course.fast.ai/
[2]
conv-example: https://github.com/fastai/courses/blob/master/deeplearning1/excel/conv-example.xlsx
[3]
对应的视频(0:00-14:00): https://www.youtube.com/watch?v=V2h3IOBDvrA
[4]
Michael Nielsen 的神经网络与深度学习: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
[5]
Realistic views: http://setosa.io/ev/image-kernels/
[6]
Visualizing what ConvNets learn: http://cs231n.github.io/understanding-cnn/
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