CNN卷積神經網路推導和實現

阿新 • • 發佈：2019-02-16

對於第一和第二個問題，我們考慮的是如何用Matlab內建的影象處理函式去實現上取樣和下采樣的操作。對於上取樣，imresize函式可以搞定，但需要很大的開銷。一個比較快速的版本是使用Kronecker乘積函式kron。通過一個全一矩陣ones來和我們需要上取樣的矩陣進行Kronecker乘積，就可以實現上取樣的效果。對於前向傳播過程中的下采樣，imresize並沒有提供在縮小影象的過程中還計算nxn塊內畫素的和的功能，所以沒法用。一個比較好和快速的方法是用一個全一的卷積核來卷積影象，然後簡單的通過標準的索引方法來取樣最後卷積結果。例如，如果下采樣的域是2x2的，那麼我們可以用2x2的元素全是1

的卷積核來卷積影象。然後再卷積後的影象中，我們每個2個點採集一次資料，y=x(1:2:end,1:2:end)，這樣就可以得到了兩倍下采樣，同時執行求和的效果。

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CNN卷積神經網路實現驗證碼識別（準確率達99%）

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CNN-卷積神經網路

開局一張圖資料輸入層去均值：把輸入資料各個維度都中心化到0 注意只是在訓練資料上，測試集上減去的是訓練集上的均值，不要再求測試集的均值。歸一化：幅度歸一到同一範圍。在實際操作中不用，因為RGB天生就是0-2