卷积神经网络工作原理研究 - 总体提纲

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原文比较长,不适合阅读,所以现在将其拆分为不同章节

疑问

  1. filter的选择问题,各个filter是怎么确定内部的值的?
    很多资料上就将filter内部的数值称为权重,所以,应该是需要计算的。
  2. 训练到底只是训练最后的全连接层,还是整个神经网络?
    根据上面的答案,整个训练对象应该是全部网络,所以非常消耗资源
  3. Mixed层的构造如何去解读,为什么会有这样的构造?
    Inception结构

参考资料

卷积神经网络工作原理直观的解释?
[透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的?
TF-Slimを使ってTensorFlowを簡潔に書く
深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络
cs231n学习笔记-CNN-目标检测、定位、分割
A Note to Techniques in Convolutional Neural Networks and Their Influences III (paper summary)
理解dropout
CNN卷积神经网络架构综述
没有博士学位,照样玩转TensorFlow深度学习
TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络
卷积:如何成为一个很厉害的神经网络
瞎谈CNN:通过优化求解输入图像
【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet

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