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機器學習演算法篇--卷積神經網路基礎(Convolutional Neural Network)

假設輸入影象為如圖 中右側的 5 × 5 矩陣,其對應的卷積核為一個 3 × 3 的矩陣。同時,假定卷積操作時每做一次卷積,卷積核移動一個畫素位置,即卷積步長 為1。第一次卷積操作從影象 (0, 0) 畫素開始,由卷積核中引數與對應位置影象像 素逐位相乘後累加作為一次卷積操作結果,即 1×1+2×0+3×1+6×0+ 7 × 1 + 8 × 0 + 9 × 1 + 8 × 0 + 7 × 1 = 1 + 3 + 7 + 9 + 7 = 27,如圖 所示: