【新】AI算法工程师-深度学习入门 - 第三章:卷积神经网络原理与参数解读
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回到咱这个图当中 ,啊就是我就是在这里它是怎么去做计算的 ,然后大家可以看到我们当前在这个我停一下 ,一会儿在这里边 ,你看这个332001312表示什么 ,我的一个输入吧 ,这个小的小小点数0122202 ,然后012这表示什么 ,这就是我的一个 w 表示他们做了一次内接 ,大家可以算一下 ,那计算之后 x 等于12吧 ,只不过说它只算了一个颜色通道 ,正常情况下咱应该算算什么 ,咱要把三个颜色通道分别算一下 ,分别算完之后 ,然后把它们和在一起 ,不要忘记再加上一个 vs 偏置项 ,咱就可以得到最终的一个结果了 ,得到一个值了吧 ,在这里得到一个值 ,相当于就是我最终我看这块儿相当于最终啊得到了什么 ,得到一张图吧 ,因为原始的输入数据在这张图当中看得比较清晰 ,原始输入数据 ,比如说是一个5×5的 ,在这里我得完之后 ,绿色叫什么 ,绿色叫我执行了一次卷积后得到的结果 ,通常呢我们管它叫做一个 feature map ,就是一个特征图 ,啊这个东西叫做一个特征图 ,嗯 ,在这里 ,比如说我们的特征图 ,大家可以想这里我画了几个特征图 ,画了两个特征图吧 ,唉 ,大家可能会想 ,我为什么得到两个特征图啊 ,正常情况下得到什么 ,是不是得到一个特征图才对呀 ,那也就是说啊我的一个 filter ,我有f1 ,我能不能有多个助手啊 ,比如说 filter f1它是一一组 ,就是全部参数矩阵吧 ,它里边是012 ,然后是二二 ,零 ,然后是三三 ,可以吧 ,那你说我再定一个f2f2 ,如果说跟f1不同 ,比如它是一 ,一 ,三 ,三 ,三 ,然后八 ,八 ,八 ,随便一些值吧 ,只要它跟f1不一样的 ,我的原始输入数据不会变吧 ,那最终f1和f2计算结果是不是不同的呀 ,F1计算完之后 ,比如说得到第一张图 ,f2加完之后可以到第二张图 ,是不是相当于两种不同特征提取的方法啊 ,这个相当于这样一件事 ,

我对于同样的一个数据来说 ,我可以多尺度多力度进行特征提取 ,我不光要用一个 filter ,用一个卷积核来进行特征提取 ,我可以用很多卷积核吧 ,f1 ,f2 ,f31直到 f 100是不是都行 ,选择不同的一个矩阵得到特征 ,结果是不一样的 ,那咱就可以让特征怎么样更丰富起来吧 ,比如说下面这张图当中 ,大家可以看我得到特征图是几个 ,六个吧 ,六表什么意思啊 ,我有f1 ,我也有f2 ,一直点 ,点到 f 几到f6了吧 ,

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