CNN卷积神经网络学习笔记2:网络结构
来源:互联网 发布:三国志11公孙瓒数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 06:36
在上篇笔记《CNN卷积神经网络学习笔记1:背景介绍》中已经介绍过CNN的结构,这篇笔记中,通过一个简单的CNN的例子,梳理一下CNN的网络结构的细节。
以下是一个6层的CNN网络,这个简单的CNN网络是DeepLearning Toolbox里面CNN的一个例子,后面要通过DeepLearning Toolbox中CNN的代码来进一步理解CNN的整个过程。我们输入的是1张大小为28*28的图片。
需要注意的有:
1,这里输入的是一张图片,如果我们输入了50张图片,那么下图中的每一个方框(代表一种特征图)实际上代表了50张图片。
2,在S3和S5的采样层只做了mean pooling,其实一般还会有加偏置和激活的操作,这个CNN网络比较简单,省略了这两步。
3,C4卷积层是用每个卷积核对所有的每一种输入特征图做卷积,再求和得到一种输出特征图,但一般是选择几种输入特征图来做卷积,并不是全部。
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