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2019-11-25

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区域强度的降低而调整。该变化使图案与高像素匹配,并增加其强度,以输出视觉上清晰的图像。请注意,内核的角全为0,并且不会影响以加号形模式运行的输出。 这些内核在基本级别上匹配图像中的模式。卷积神经网络通过使用在训练中学习到的复杂内核来匹配边缘和更多边缘。内核的起始值通常是随机的,并且随着时间的流逝,它们由CNN的学习层进行训练。CNN完成后,它将开始运行,并且将发送的每个图像与内核进行卷积,然后根据预测值是否与图像的标记值匹配来更改内核。例如,如果CNN被训练为“牧羊犬”图片被视为“斗牛犬”,则它将少量更改滤镜以尝试更好地匹配“牧羊犬”图片。 使用CNN学习复杂的模式不仅涉及单层卷积。甚至示例代码都包含一个tf.nn.relu层,用于准备输出以进行可视化。卷积层在CNN中可能会出现多次,但是它们也可能包括其他层类型。这些层组合形成了成功的CNN架构所需的支持网络。 通用层 对于要被视为CNN的神经网络架构,它至少需要一个ConvoiUtion层(tf.nn.conv2d)。单层CNN(边缘检测)有实际用途,对于图像识别和分类,通常使用不同的层类型来支持ConvoiUtion层。这

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