计算机视觉：图像分类.pptx

计算机视觉 图像分类 《人工智能应用基础》 CONTENTS 内 容 01 卷积神经网络 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 + 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 输入图片就是X，shape=(8,8,3); 4个filters shape=(3,3,3,4)， 这个4是指有4个filters; 输出为Z1，shape=(6,6,4); 《人工智能应用基础》 激活函数relu 经过激活后，Z1变为A1，shape=(6,6,4); 02 VGG网络 《人工智能应用基础》 VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。 《人工智能应用基础》 03 ResNet网络 《人工智能应用基础》 ResNet来解决退化问题 《人工智能应用基础》 对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是F(x)+x 。当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下