1.8 简单卷积网络示例(A simple convolution network example)

简单的CNN网络模型:

a[3]a^{[3]}的维度是7 x 7 x 40,将a[3]a^{[3]}排列成1列,维度为1960 x 1,然后连接最后一级输出层。输出层可以是一个神经元,即二元分类(logistic);也可以是多个神经元,即多元分类(softmax)。最后得到预测输出y^\hat y

随着CNN层数增加,nH[l]n_H^{[l]}nW[l]n_W^{[l]}一般逐渐减小,而nc[l]n_c^{[l]}一般逐渐增大

CNN有三种类型的layer:

  • Convolution层(CONV)

  • Pooling层(POOL)

  • Fully connected层(FC)

CONV最为常见也最重要

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