计算机科学视觉的核心——CNN卷积神经网络

数据分析拒绝接受读取图表/特征标量，并通过一系列隐匿层类比，然后使用非线性触发数组。每个隐匿层也由一组大脑组成，其中都每个大脑都

一般频域数据分析有如下本体：

•数据读取层/ Input layer•频域量化层/ CONV layer•ReLU期许层 / ReLU layer•池化层 / Pooling layer•正因如此直达层 / FC layer

当然频域层，Relu期许层与Pooling层可以多次使用

在CNN频域数据分析中都，频域核子是一个过滤器，用于从图表中都分离出特征。

公式 = [i-k]+1i -> 读取较小，K-> 驱动程序较小 频域核子

Stride

Stride是CNN频域数据分析过滤器的一个表达式，用于删减频域核子图表或视频上的飘移量。当stride相等1时，频域核子每次只飘移一个图形，当stride相等2时，频域核子每次飘移2个图形。

公式 =[i-k/s]+1i -> 读取较小，K-> 驱动程序较小，S-> stride Stride

padding

padding常指的是当读取图表被 CNN 频域驱动程序处理时去掉到图表以外的其他图形小得多值。例如，如果 CNN频域数据分析 中都的padding设置为零，则去掉的每个图形小得多值都将为零。当我们使用过滤器或驱动程序打印图表时，图表的较小会变长。我们需避免这种情况，因为我们想原有图表的类似较小，以分离出一些图形边缘特征。因此，我们将在图表之外去掉一些额外的图形。

公式=[i-k+2p/s]+1i -> 读取较小，K-> 驱动程序较小，S-> 步幅，p-> 填满 padding

CNN频域数据分析的padding与transformer基本概念的pad mask类似，其转换是在图表周围填满0来扩充图表尺寸，以便经过CNN频域后，尽可能图表尺寸持续保持不变，而transformer基本概念的pad mask是为了把所有的读取句子分立成分立的长度，尽可能后面的attention算子以此类推的转换

CNN频域转换

频域数据分析中都的池化是一种用于泛化由频域低通滤波器分离出的特征信息，并帮助CNN频域数据分析识别脱离于图表位置的特征技术。当然pooling有小得多池化与平均池化转换。

Pooling

二维数组类比为一个一维的年中线性标量。将扁平算子作为读取送到正因如此直达层以对图表来进行分类。

频域层池化层正因如此直达（FC）层

频域层

池化层

Dropout

触发数组决定大脑有否应该被触发。这也就是说它将决定大脑对网络的读取在量化流程中都有否重要。有几种都用的触发数组，例如 ReLU、Softmax、tanH 和 Sigmoid 数组。这些功能中都的每一个都有特定的用处。

原点平面。在这种情况下，小得多值的覆盖范围是从 -1 到 1。Softmax - 它用于多项语义重生，通常做为数据分析的最后一个触发数组，以将网络的转换成国际标准为量化转换成类的概率分布。RelU - 使用 ReLU 数组优于其他触发数组的主要优点是它就会同时触发所有大脑。成都妇科医院预约挂号
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