簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練思想？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的毛石混凝土神經(jīng)元可以不吶喊之聲一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，相對于小型圖像處理有如此出色表現(xiàn)。它以及卷積層和池層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征層作用？卷

簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練思想？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的毛石混凝土神經(jīng)元可以不吶喊之聲一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，相對于小型圖像處理有如此出色表現(xiàn)。它以及卷積層和池層。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征層作用？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征層作用是縮減模型的大小，提高計算速度，同樣增加所其他提取特征的魯棒性（也可以再理解為抗干擾性能）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗理解？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）是一種深度學習技術(shù)，主要注意主要用于圖像識別、計算機視覺等任務。它的核心思想是使用卷積層對圖像進行特征提取，再建議使用全連接層來分類。通俗點來講，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是個是從多層卷積和池化來其他提取圖像特征，再當經(jīng)過全再連接層并且分類的深度學習模型。

殘差網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別？

殘差網(wǎng)絡(luò)即指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或稱作連接到模型，它是一種先模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，通過分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡(luò)憑著系統(tǒng)的復雜程度，是從變動內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，使至少一次性處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到的算法是向量乘法，常規(guī)符號函數(shù)教材習題解答各種逼近。分頭并進、合理容錯、也可以硬件實現(xiàn)方法以及自我學習特性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個基本優(yōu)點，也神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算方法與現(xiàn)代方法的區(qū)別的地方。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從廣義上說深度學習的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。一定的深度學習中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Lecun等人給出的，是最后一個能夠多層結(jié)構(gòu)學習算法，它利用空間相對有關(guān)系會減少參數(shù)數(shù)目以增加訓練性能。在以前多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學習部分，這部分是會模仿人腦對信號處理上的分級的。具體的操作是在原來是的全連接上的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，但是組建的是一個層級：然后輸入層-卷積層-降維層-卷積層-降維層-....-封印層-控制輸出層。深度學習做的步驟是：信號-r26特征-a8值，特征是由網(wǎng)絡(luò)自己你選擇。

什么是3D卷積？3D卷積和2D卷積有何區(qū)別？

1D卷積是對僅有一個維度的時間序列提取特征，比如說信號、股價、天氣、文本等等。普通地的2D卷積是其他提取的單張靜態(tài)圖像的空間特征，同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合之后在圖像的分類、怎么檢測等任務上拿到了很好的效果。只不過對視頻，即多幀圖像就毫無辦法了，因為2D卷積是沒有確定到圖像之間的時間維度上的物體運動信息，即光影場。但，就是為了能夠?qū)σ曨l參與特征，盡快為了分類等任務，就提出來了3D卷積，在卷積核中加入時間維度。下圖就很不錯的只能說明了2D卷積和3D卷積之間的差異。

下面就更加細致的介紹不同維度卷積之間的差別，下圖應該是tensorflow中完全不同卷積中鍵入數(shù)據(jù)的大小以及各個維度所可以表示的含義。

即便做何卷積，他們都具備什么卷積層操作所給予的優(yōu)勢：

1.網(wǎng)絡(luò)共享權(quán)重以至于要怎么學習的參數(shù)有所會減少了；

2.能很好的提取出數(shù)據(jù)局部特征，這些不斷卷積層數(shù)的增加，感受到野的擴大，所能提純有高級特征和全局的特征。

舉個例子來詳細看看3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，下圖就是一個視頻行為識別網(wǎng)絡(luò)。

可以清晰的看到其整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)同2D卷積運算的AlexNet極為的的。僅僅將2D操作一個個怎么升級為3D不能操作了。輸入輸入數(shù)據(jù)為后的7幀灰度圖圖像；H1層為人為電腦設(shè)計的特征提取層，對每一幀再提取5個特征，各是上古時代的灰度、寬度梯度、寬度梯度、豎向光流和斜向光流，換取33*60*40大小的特征圖。再在兩個3D卷積核的卷積，換取23*2張54*34大小的特征圖。隨后下采樣，只對特征的大小參與減半。然后再重復一遍根據(jù)上述規(guī)定過程，再接兩層全鏈接層，能得到最終的預測結(jié)果。