神经网络深度学习CNN各参数介绍
时间: 2023-07-03 13:33:27 浏览: 67
好的,神经网络深度学习CNN(卷积神经网络)各参数的介绍如下:
1. 卷积核(Kernel/Filter):卷积核是CNN的核心组成部分,用于提取图像特征。卷积核是一个小的矩阵,可以是1x1、3x3、5x5等大小,它在图像上滑动,对每个区域进行卷积操作,得到一个特征图。
2. 步长(Stride):步长指卷积核每次滑动的距离。一般来说,步长越大,特征图的大小就会变小。
3. 填充(Padding):填充指在原始图像周围添加一圈像素,以便更好地处理图像边缘部分。常见的填充方式有Valid Padding(不填充)、Same Padding(对称填充)和Full Padding(全填充)。
4. 激活函数(Activation Function):激活函数用于增加CNN的非线性性,使其可以学习更复杂的特征。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。
5. 池化(Pooling):池化用于对特征图进行降维处理,以减少计算量和参数数量。常见的池化方式有Max Pooling、Average Pooling等。
6. 批归一化(Batch Normalization):批归一化是一种用于加速神经网络训练的技术,它可以使每一层的输入数据都经过标准化处理,从而加速训练过程。
7. 优化器(Optimizer):优化器用于更新神经网络中的参数,使其能够更好地拟合训练数据。常见的优化器包括SGD、Adam、Adagrad等。
8. 损失函数(Loss Function):损失函数用于评估神经网络的性能,它通常是一个标量,用于表示网络预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数包括交叉熵、均方误差等。