【Keras之父】DL用于CV

时间 2020-12-24

原文原文链接

一. 密集连接层和卷积层的根本区别是 Dense层从输入特征空间中学到的是全局模式(涉及所有像素的模式) 卷积层学到的局部模式，对图像来说学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式。二. 卷积神经网络具有以下2个有趣的性质 1.具有平移不变性(因为视觉世界从根本上具有平移不变性)。CNN在图像某个位置学到的模式，可以在图像任何其他位置识别这个模式，这使得CNN在处理图像时可以高效

>>阅读原文<<

1. 【Keras之父】高级DL最佳实践
2. 可视化-ML-DL-CV
3. 【DL-CV】正则化，Dropout
4. 【DL-CV】线性分类器
5. 【DL-CV】卷积神经网络
6. 【DL-CV】激活函数及其选择
7. 【DL-CV】神经网络的补充
8. 【DL-CV】批量归一化（BN算法）
9. CV 和 DL 相关的GitHub仓库
10. 【Keras之父】机器学习基础
更多相关文章...
• Spring使用AspectJ开发AOP：基于XML和基于Annotation - Spring教程
• SQL 用于各种数据库的数据类型 - SQL 教程
• 适用于PHP初学者的学习线路和建议
• ☆基于Java Instrument的Agent实现