【动手学深度学习】(十一)卷积层
文章目录
- 一、从全连接到卷积
一、从全连接到卷积
分类猫和狗的图片
- 使用一个相机采集图片（12M像素）
- RGB图片有36M元素
- 使用100大小的单隐层MLP，模型有3.6B元素
- 远多于世界上所有猫和狗总数（900M狗，600M猫）
3.6B要存下来需要14GB内存
- 远多于世界上所有猫和狗总数（900M狗，600M猫）
两个原则
- 平移不变性
- 局部性
不变性
以上图游戏为例， 在这个游戏中包含了许多充斥着活动的混乱场景，而沃尔多通常潜伏在一些不太可能的位置，读者的目标就是找出他。我们可以使用个“沃尔多检测器”扫描图像。 该检测器将图像分割成多个区域，并为每个区域包含沃尔多的可能性打分。 卷积神经网络正是将空间不变性（spatial invariance）的这一概念系统化，从而基于这个模型使用较少的参数来学习有用的表示。