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卷积神经网络 七月算法 2016年7月2 日 4月机器学习算法班 1 主要内容 n 神经网络与卷积神经网络 1.层级结构 2.数据处理 3.训练算法 4.优缺点 n 实际搭建与训练CNN 1.典型CNN网络 2.训练与优化 n 常用框架与应用 1.常用框架 2.广泛应用 4月机器学习算法班 神经网络到卷积神经网络 o 我们知道神经网络结构如下 o 那卷积神经网络和它是什么关系呢？ 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 卷积神经网络依旧是层级网络 o 但层的功能和形式做了变化 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 数据输入层/ Input layer o 卷积计算层/ CONV layer o ReLU激励层 / ReLU layer o 池化层 / Pooling layer o 全连接层 / FC layer 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 数据输入层/ Input layer 有3种常见的图像数据处理方式 o 去均值 n 把输入数据各个维度都中心化到0 o 归一化 n 幅度归一化到同样的范围 o PCA/白化 n 用PCA降维 n 白化是对数据每个特征轴上的幅度归一化 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 去均值与归一化 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 去相关与白化 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 卷积神经网络依旧是层级网络 o 但层的功能和形式做了变化 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 我们知道神经网络结构如下 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 卷积计算层/ CONV layer n 局部关联。每个神经元看做一个filter。 n 窗口(receptive field)滑动，filter对局部数据计算 4月机器学习算法班 卷积神经网络之 层级结构 o 卷积计算层/ CONV layer n 深度/depth n 步长/stride demo n 填充值/zero-pa
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