卷積核

池化

縮小 pooling 兩組卷積核得到兩個feature map

maxpooling 保留特征 對角線的 四格四格的過 最右邊補(bǔ)0

負(fù)數(shù)全部為0 激活函數(shù) 修正線性單元

中間三個是個單元就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可以多次重復(fù)

全連接 把那個排成一列

每個值都有權(quán)重 乘以之后加起來 得到概率

全連接 就是每個神經(jīng)元都要相連 可以多次

權(quán)重？

卷積核怎么確定？

下圖是個網(wǎng)站，可以導(dǎo)出圖片

把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)的值比較，得到損失函數(shù)，通過一層層的微調(diào)使損失函數(shù)最小 讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)

反向傳播

事先定好的 放個框架 超參數(shù)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理可以轉(zhuǎn)換成圖像格式的數(shù)據(jù)。

比如這種數(shù)據(jù)表 如果列換一下依然可以用 就不能用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。