卷积神经网络两个核心步骤

以下是使用卷积神经网络进行图像分类的基本步骤：数据准备：首先需要标记的图像数据集。

池化层通过减小数据大小来减少参数并控制过拟合，例如例如，将2x2过滤器的步长设置为2。

（也就是说，如果您已经训练好了一个卷积神经网络模型，可以保留除了最后一层之外的部分，然后写入训练图像，将网络的输出数据放入多类SVM预训练，最后就可以得到类似的结果。结果，取决于SVM的参数

这个过程是在一个固定的范围内进行的（i=1M-U+1,j=1N-V+1，可以从相同的卷积核

在2012年ImagenetImageRecognition竞赛中，Alextenstorfilm提出了Alexnet网络模型，并引发了神经网络的应用热潮，并在ImagenetImageRecognition竞赛中获得了冠军，这也让卷积神经网络真正有意义。已成为图像处理的核心算法