【摘 要】
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卷积神经网络(CNN)是计算机视觉问题中应用最为广泛的算法模型,并且取得了较为显著的成果。CNN由于其自身的优越性,能够通过特定的局部操作达到对输入图片表征分层抽象的目的
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卷积神经网络(CNN)是计算机视觉问题中应用最为广泛的算法模型,并且取得了较为显著的成果。CNN由于其自身的优越性,能够通过特定的局部操作达到对输入图片表征分层抽象的目的。CNN架构的成功应用主要得益于其两大优点:第一,CNN保留了输入图片的二位空间特性,二维图片像素点之间相关度比较高,CNN能够实现稀疏连接,大大降低了参数个数。第二,CNN能够实现特征共享,对于特征图的每个通道的同一位置都是相同卷积核经过卷积计算的结果。卷积核会对输入数据进行加权运算,这里的权重参数也能够看作CNN对数据的记忆,经过加权
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