这是一个创建于 458 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？
 |
1
allAboutDbmss 2023-09-03 21:20:16 +08:00  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 |
 |
2
xinyu391 2023-09-04 09:31:41 +08:00
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。
|
 |
3
Banananafish 2023-09-04 09:34:52 +08:00
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。
|
 |
4
565656 2023-09-04 14:29:33 +08:00
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
|
Select Language