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卷积和神经网络有什么关系?

如上一段所述,卷积可以提取特征,但对于真实世界当中的大规模图片库,我们并不知道哪个局部特征有效,我们还是希望通过训练神经网络,自动学习出来,怎么做呢?还得用到前面学到的BP算法,但现在的问题是卷积和神经网络有什么关系呢?看下面两个图可以知道,其实卷积的运算就是相乘之后求和,和神经网络效果是一样的。卷积核和卷积结果分别对应着神经网络中的参数和隐藏层结果。这样就回到前面所学的BP算法了,做法是一样的,先初始化参数,再通过训练使得误差越来越小。

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43650923/article/details/100630276

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