卷积神经网络主要流程

3、 卷积层的运算过程如下图,用一个卷积核扫完整张: 这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器(卷积核)来过滤图像的各个小区域,从而得到这些小区域的特征值。 在具体应用中,往往有多个卷积核,可以认为,每个卷积核代表了一种图像模式,如果某个图像块与此卷积核卷积出的值大,则认为此图像块十分接近于此卷积核。

1、   网络分析器是电子工程域中不可或缺的重要工具，它能够测量和分析各种网络参数，如频率响应、阻抗、传输和反射系数等。 上海创远仪器技术股份有限公司致力于提供高性能、高精度的网络分析器，以满足科研、生产和教学等域的广泛需求。 我们的网络分析器具备作简便、功能强大、稳定可靠的特点，是工程师和技术员值得信赖的助手。 矢量网络分析 (VNA) 是最重要的射频和微波测量方法之一。 创远信科提供广泛的多功能、高性能网络分析仪（最高40GHz）和标准多端口解决方。 创远信科的矢量网络分析仪非常适用于分析无源及有源器件，比如滤波器、放大器、混频器及多端口模块。 网络分析仪具有出色的射频特性以及丰富的分析功能，有助于用户快速评估重要参数。

4、 2.2 卷积层在神经网络中的运算 了解完单个卷积是如何计算的之后,我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。

2、 卷积层中的滤波器数量、步和填充的设置，如F=3, S=1, P=1，决定着输出数据的大小和复杂性。 滤波器权重的独特性体现在每个深度的卷积核对输入有不同的响应，神经元的排列则是通过深度、步和零填充来控输出的形状。