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yajuusenpai
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CNN 用卷积核提取特征很好理解,提取出来的怎么和结果映射上的呢?

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  •   yajuusenpai · 259 天前 · 992 次点击
    这是一个创建于 259 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    放个图 https://i.postimg.cc/Kv7ZW2kV/image.png 所以这些提取出来的边缘是怎么在大脑里和图像对应的呢? 难道脑科学还没整明白所以处于炼丹阶段?

    4 条回复    2023-09-04 14:29:33 +08:00
    allAboutDbmss
        1
    allAboutDbmss  
       259 天前   ❤️ 1
    我个人理解: 你不需要带入“人类大脑”。
    CNN 就是从小的地方学习出来 点->边->图片小结构 这样来卷积的。和人脑没有关系
    xinyu391
        2
    xinyu391  
       259 天前
    全链接,就是所有特征的各种组合,看哪个组合对应正确结果的概率高吧。
    Banananafish
        3
    Banananafish  
       259 天前
    这图的意思只是用大脑来类比 CNN 吧,CNN 理论中确实有 低维度的特征图对应边缘提取,而高维度的特征图对应整体形象的说法。
    565656
        4
    565656  
       258 天前
    通过损失函数倒过来使 cnn 提取相关的特征, 深度学习和数学的差别就是: 数学是先推导再实现. 深度学习是先实现后再推导. 你放的图来说, 他一开始并不知道卷积核提取出啥了, 是有结果后才说哦原来这个卷积核对应的是这个边 xxxx
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