在这种情况下,唯一的解决方案就是自己编程实现一个类似的模型,这样你对实现的模型会有最高级别的控制权,同时也能更好地理解模型每步的处理过程。 本文将仅使用NumPy实现CNN网络,创建三个层模块,分别为卷积层(Conv)、ReLu激活函数和最大池化(max pooling)。 一、读取输入图像 以下代码将从skimage Python库中读取已经...
CNN的基本结构由输入层、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer,也称为取样层)、全连接层及输出层构成。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推。由于卷积层中输出特征图的每个神经元与其输入进行局部连接,并通过...