【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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好 ,接下来我们再来看一下整个的卷积神经网络啊 ,它是怎么样去进行一个实际任务的 ,这里画出来一个整个的网络当中啊 ,每一个层让大家先来看一件事儿 ,就是我们现在我先问大家一个事儿啊 ,整个的这个网络它是是有多少层的 ,先让大家数一个数啊 ,这里啊咱们先来 ,就是大家可以先边想一想这一共有多少层 ,然后呢边跟大家说它是怎么去做的 ,首先一张图上来了之后 ,我们先通过什么 ,先通过卷积进行什么进行一个特征提取吧 ,这个卷积层肯定少不了 ,然后大家翻翻一件事儿 ,卷积层都跟谁搭配在一起的 ,卷积层都跟这个转录搭配在一起 ,大家发现每一个卷积层后面都有一个转录结果函数吧 ,这个跟那个传统这些网络都是一模一样的 ,经过了一次计算之后 ,咱就要加上一个分行变换 ,你看所有的都是一样的 ,都有这个转机转录吧 ,它俩相当于是一个组合了 ,每一个它俩组合在一起都是可以的 ,这个都是少不了的 ,然后呢你再看这实话吧 ,发现发现这个网络有点什么规则没有两次卷积 ,一次石化 ,两次卷积一次石化 ,正常就是基本上网络都是这样一个套路 ,执行过几次卷积之后 ,再得到一个就是比较大的图 ,然后呢在它石化进行压缩 ,然后再卷积 ,再石化 ,再卷积 ,再石化 ,整个过程当中啊就相当于不断地把咱这几个加上全利用上 ,那最终呢 ,唉最终呢 ,咱们之前是不是大家说呢 ,只说卷积池化 ,那咱们来想 ,比如说最后最后得到的是一个 ,比如说这个吧 ,我得到的是256 ,稍微写大点吧 ,乘上一个二算大点数 ,我口算不出来 ,都是一个32乘上一个32 ,然后再乘上一个十的 ,得到这样一个特征图可以吧 ,那我这个特征图它是什么 ,它是一个立体的呀 ,在这个例题当中 ,我怎么样对它进行一个分类任务 ,怎么样把这个立体转成十个类别概率值呢 ,或者说这个任务一 ,二 ,三 ,四 ,五 ,五分类的 ,怎么样转换成五分类的概率值啊 ,这个啊 ,

就是我们前面的卷积和池化 ,它只是做特征的提取的 ,最后呢 ,当你想要得到一个结果 ,还得靠谁啊 ,还得靠全连阶层吧 ,来说一下这个全新阶层的一个矩阵大小吧 ,比如这个任务 ,这个任务当中它是几分类 ,最终123455分类吧 ,所以说第二只是我这没问题吧 ,那前面这个值呢 ,Loc 前面这个层啊 ,

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