卷积神经网络及其特征图可视化

电玩女神 2023-07-09 03:28 11阅读 0赞

**参考链接：[https://www.jianshu.com/p/362b637e2242][https_www.jianshu.com_p_362b637e2242]**

**参考链接：[https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/81255498/][https_blog.csdn.net_dcrmg_article_details_81255498]**

**参考链接：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/59917842][https_zhuanlan.zhihu.com_p_59917842]**

**参考链接：[https://www.jb51.net/article/171016.htm][https_www.jb51.net_article_171016.htm]**

# 一、卷积与特征图 #

一个简单的深度网络模型，主要是：

input -> conv -> feature\_map -> maxpooling -> flatten -> fully connected -> output

CNN：卷积层、池化层、连接层

## 1. 卷积层 ##

卷积层由一组卷积单元（又称"卷积核"）组成，可以把这些卷积单元理解为过滤器，每个过滤器都会提取一种特定的特征。           输入图像是32\*32\*3，3是它的深度（即R、G、B三色通道），卷积层是一个5\*5\*3的filter，这里注意：filter的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个fil

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