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全卷积神经网络

神经网络 2019-06-23 16:07:38 浏览:4063 分享
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1、 1.卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 [1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

2、 这是一个最典型的卷积网络,由 卷积层、池化层、全连接层 组成。 其中卷积层与池化层配合,组成多个卷积组,逐层提取特征,最终通过若干个全连接层完成分类。 CNN通过卷积来模拟特征区分,并且通过卷积的权值共享及池化,来降低网络参数的数量级,最后通过传统神经网络完成分类等任务。

3、 卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接,即相比于前馈神经网络中的全连接,卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分,而非全部神经元相连。 具体地,卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素(神经元)都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。

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