簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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?chē)鷨卧鄬?duì)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(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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?chē)鷨卧?，相?duì)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(jì)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(xué)習(xí)技術(shù)，主要注意主要用于圖像識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等任務(wù)。它的核心思想是使用卷積層對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，再建議使用全連接層來(lái)分類(lèi)。通俗點(diǎn)來(lái)講，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是個(gè)是從多層卷積和池化來(lái)其他提取圖像特征，再當(dāng)經(jīng)過(guò)全再連接層并且分類(lèi)的深度學(xué)習(xí)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(chēng)作連接到模型，它是一種先模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，通過(guò)分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)憑著系統(tǒng)的復(fù)雜程度，是從變動(dòng)內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)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(hào)函數(shù)教材習(xí)題解答各種逼近。分頭并進(jìn)、合理容錯(cuò)、也可以硬件實(shí)現(xiàn)方法以及自我學(xué)習(xí)特性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)基本優(yōu)點(diǎn)，也神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)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(shuō)深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(gè)能夠多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)有關(guān)系會(huì)減少參數(shù)數(shù)目以增加訓(xùn)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(xué)習(xí)部分，這部分是會(huì)模仿人腦對(duì)信號(hào)處理上的分級(jí)的。具體的操作是在原來(lái)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(gè)層級(jí)：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(xué)習(xí)做的步驟是：信號(hào)-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(duì)僅有一個(gè)維度的時(shí)間序列提取特征，比如說(shuō)信號(hào)、股價(jià)、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(lèi)、怎么檢測(cè)等任務(wù)上拿到了很好的效果。只不過(guò)對(duì)視頻，即多幀圖像就毫無(wú)辦法了，因?yàn)?D卷積是沒(méi)有確定到圖像之間的時(shí)間維度上的物體運(yùn)動(dòng)信息，即光影場(chǎng)。但，就是為了能夠?qū)σ曨l參與特征，盡快為了分類(lèi)等任務(wù)，就提出來(lái)了3D卷積，在卷積核中加入時(shí)間維度。下圖就很不錯(cuò)的只能說(shuō)明了2D卷積和3D卷積之間的差異。

下面就更加細(xì)致的介紹不同維度卷積之間的差別，下圖應(yīng)該是tensorflow中完全不同卷積中鍵入數(shù)據(jù)的大小以及各個(gè)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(shì)：

1.網(wǎng)絡(luò)共享權(quán)重以至于要怎么學(xué)習(xí)的參數(shù)有所會(huì)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(kuò)大，所能提純有高級(jí)特征和全局的特征。

舉個(gè)例子來(lái)詳細(xì)看看3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，下圖就是一個(gè)視頻行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。

可以清晰的看到其整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)同2D卷積運(yùn)算的AlexNet極為的的。僅僅將2D操作一個(gè)個(gè)怎么升級(jí)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(jì)的特征提取層，對(duì)每一幀再提取5個(gè)特征，各是上古時(shí)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(gè)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(duì)特征的大小參與減半。然后再重復(fù)一遍根據(jù)上述規(guī)定過(guò)程，再接兩層全鏈接層，能得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。