通过学习 吴恩达 的课程，学习到了很多之前不太清晰的概念。比如卷积网络是如何起作用的。下面的笔记主要针对卷积神经网络的工作原理进行解析。
垂直边缘区分
通过卷积操作，神经网络能够很好的将物体的边缘进行区分
卷积操作实现边缘划分
可以看出，通过乘上一个 3X3 的卷积核，原矩阵转化成了一个新的矩阵，同时其值体现了边缘所在的位置。
边缘正负两边的区分
不同的边缘变化体现在值的正负上面
- 如果不在意边缘的正负，可以通过直接输出绝对值解决
不同的卷积核决定了提取的不同边缘
通过学习 吴恩达 的课程，学习到了很多之前不太清晰的概念。比如卷积网络是如何起作用的。下面的笔记主要针对卷积神经网络的工作原理进行解析。
通过卷积操作，神经网络能够很好的将物体的边缘进行区分
卷积操作实现边缘划分
可以看出，通过乘上一个 3X3 的卷积核，原矩阵转化成了一个新的矩阵，同时其值体现了边缘所在的位置。
不同的边缘变化体现在值的正负上面
不同的卷积核决定了提取的不同边缘
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本文标题：卷积神经网络学习笔记
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iuzbzxtx.html
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