【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记(十七):卷积神经网络入门
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1、从全链接层到卷积
1.1 卷积
我们在前面学习的多层感知机中,已经认识了全链接层,缺点很明显,在稍微大点的网络模型中,参数成指数级别增长。参数量很快就达到数十亿,这样的量级几乎无法计算。为此科学家们想出一个减少参数的方法:卷积。
从全链接层到卷积的推论,使用如下两个原则:
- 平移不变性(translation invariance):不管检测对象出现在图像中的哪个位置,神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应,即为“平移不变性”。
- 局部性(locality):神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过度在意图像中相隔较远区域的关系,这就是“局部性”原则。最终,可以聚合这些局部特征,以在整个图像级别进行预测。
(本人的理解)如果已经了解过什么是卷积核,可以这样理解上面的两个原则:
- 卷积核以一定步长在图像上滑过,为什么要这么做?原理就是“平移不变性”
- 卷积核为什么设计成小尺寸(3x3、5x5等)?原理就是“局部性”
从全链接层到卷积的数学推理,建议多读几遍原书中的内容,作者讲解的逻辑很清晰,读完豁然开朗。
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