CNN结构
卷积层(Convolution layer)
- Filter(卷积核):实际上是一个矩阵,用每个Filter与基础图像做内积(内积,不是卷积)可以得到一个Feature Map
- Degree of activation of a filer : 对Feature Map中的值进行求和,用途是识别特点的特征(在Input有特定特征时,对应的filter求出的degree of activation会很大)
- Stride(步长):Filter每次移动的距离
池化层(Max Pooling layer)
- 对Feature Map进行压缩(对图像进行压缩,通过一定规则选择特定像素点)