預(yù)告：
>> 1.機(jī)器視覺(jué)的研究對(duì)象
>> 2.卷積操作和邊界檢測(cè)
>> 3.padding ,stride
>> 4.三維卷積操作 和一個(gè)卷積層
>> 5. pooling 層
>> 6.一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例
1.Computer vision機(jī)器視覺(jué)的研究對(duì)象
computer vision的相關(guān)問(wèn)題主要有image classification, object detection,style transfer.
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卷積操作實(shí)際上是對(duì)普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法一次將圖片所有像素作為feature的一種改進(jìn)佳晶。普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是對(duì)所有feature進(jìn)行不斷加權(quán)，（w1x1 + w2x2 ....+b.)
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2.卷積操作和 Edge detection 邊界檢測(cè)
卷積操作：
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特定的kernel,這里叫filter能檢測(cè)特定的圖案淤刃，比如邊界：
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3.padding, stride
valid是沒(méi)有padding的卷積触徐，same是卷積后的所得不改變高寬
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4.三維的卷積操作 & 一個(gè)卷積layer：
channel數(shù)必須一致
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)卷積層：
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一個(gè)filter對(duì)應(yīng)一個(gè)激活，相當(dāng)于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)撞鹉，只是所得的激活點(diǎn)不再是并列疟丙，而是在depth維度上疊成了一個(gè)立方體
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激活以后的一切，都屬于下一layer: padding[l],f[l]
一個(gè)實(shí)例：
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5.pooling層長(zhǎng)什么樣：
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6.最后一個(gè)完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子
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大量的參數(shù)出現(xiàn)在FC層苔咪，激活size應(yīng)該逐步減小
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