weixin_43507232的博客

转载 深度学习笔记：卷积的含义

也就是说，V和U实际上不依赖于（i,j）的值，即[v]i,j,a,b=[v]a,b，并且U是一个常数，因此可以简化H定义为。我们是在使用系数[v]a,b对位置(i,j)附近的像素进行加权得到H,注意[v]a,b比[v]i,j,a,b系数少了很多，因为前者不在依赖于图像中的位置。如上所述，为了收集用来训练参数H的相关信息，我们不应该偏离到举例像素点很远的地方，这意味着a或b的范围之外，设置为0，重写为。：通过神经网络学到的图像抽象表示，通常发生在网络的中间层，称为隐藏层，它捕捉了图像中的特征和模式。