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什么是 CNN? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？怎么用 CNN 進行分類？（3）

2年前作者：shimly123456分類：Toy博客閱讀(27)違法舉報

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參考視頻：https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQ&list=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu

視頻7：CNN 的全局架構(gòu)

卷積層除了做卷積操作外，還要加上 bias ，再經(jīng)過非線性的函數(shù)，這么做的原因是 “scaled properly”

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通?；瑒哟翱?filter) 不止一個，如下圖

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如下圖是一個 CNN 的全部流程

如上圖，經(jīng)過兩個卷積層后，最后得到的特征矩陣被展開成一維矩陣，傳給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(全連接層)。由于這是一個二元分類問題，output neuron 使用激活函數(shù) sigmoid。

如果這是訓(xùn)練過程，那么在計算出預(yù)測值后，還要計算 cost function，接著進行反向傳播算法來改變參數(shù)

需要注意的是，CNN 的反向傳播算法非常復(fù)雜，這也是為什么我們要使用 pytorch, tensorflow 等框架來實現(xiàn) CNN，而非手寫
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TODO:here文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-740679.html

到了這里，關(guān)于什么是 CNN? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？怎么用 CNN 進行分類？（3）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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