卷積神經網路的運作原理 | 政府出版品書目資料查詢網

2019年7月22日 — 不管卷積層或是池化層都能夠有提高Receptive field 的作用，所謂的「提高Receptive field」，依上圖來看就是當我們經過池化或是卷積層後，feature map ...

2021年10月31日 — 卷積層（Convolution layer）：在CNN中最重要的用途是提取特徵，有點像是電腦的眼睛，並尋找重要的特徵。 · 池化層（Pooling Layer）：主要是濾掉不重要的 ...

2020年9月29日 — 卷積層Convolution layer. 卷積層負責提取圖像中的局部特徵，其原理是透過 ... 平坦層Flatten Layer. 平坦層的作用就是將卷積層與池化層輸出的特徵拉平 ...

卷積層可以產生一組平行的特徵圖（feature map），它通過在輸入圖像上滑動不同的卷積核並執行一定的運算而組成。此外，在每一個滑動的位置上，卷積核與輸入圖像之間會執行 ...

2017年12月24日 — 1. Convolution Layer卷積層. 卷積運算就是將原始圖片的與特定的Feature Detector(filter)做卷積運算(符號⊗)，卷積運算就是將下圖兩個3x3的矩陣作相乘 ...

2019年10月7日 — 不管卷積層或是池化層都能夠有提高Receptive field 的作用，所謂的「提高Receptive field」，依上圖來看就是當我們經過池化或是卷積層後，feature map ...

我們可以將整段卷積運算，簡單想成單一的處理步驟。在CNNs 的運作裡，這個步驟被稱為卷積層，這也代表後面還有更多層。 從CNN 的運作原理，不難看出它很耗運算資源 ...

卷積層處理方式與影像處理方法類似，採用滑動視窗(Sliding Window)運算，藉由給予『卷積核』不同的權重組合，就可以偵測形狀的邊、角，也有去除噪音(Noise)及銳化(Sharpen) ...

2017年9月12日 — 具有抗干擾的作用 ... 與卷積層相同，池化層會使用kernel來取出各區域的值並運算，但最後的輸出並不透過Activate function（卷積層使用的function是ReLU）。