卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核的翻轉(zhuǎn)、全連接層的處理和反向傳播的詳細(xì)過程，是怎樣的？首先，卷積核將在其內(nèi)部形成一個(gè)類似于數(shù)字8的漩渦，這將產(chǎn)生一個(gè)微弱的向內(nèi)引力場。在這個(gè)重力場的作用下，回旋神經(jīng)會向內(nèi)收縮。多重

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核的翻轉(zhuǎn)、全連接層的處理和反向傳播的詳細(xì)過程，是怎樣的？

首先，卷積核將在其內(nèi)部形成一個(gè)類似于數(shù)字8的漩渦，這將產(chǎn)生一個(gè)微弱的向內(nèi)引力場。在這個(gè)重力場的作用下，回旋神經(jīng)會向內(nèi)收縮。多重卷積神經(jīng)的重力場作用不大，但它有足夠牢固的連接層，所以整個(gè)連接層都會建立起來，沒有外界刺激它不會收縮，產(chǎn)生反向傳播。除非有外界刺激，否則目前的科技水平無法產(chǎn)生深核或基礎(chǔ)核刺激。只有喊三聲“回答馬亮，我愛你”，才能將產(chǎn)生深核刺激的概率提高0.36%。我不知道這個(gè)答案是否能讓你滿意，謝謝。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，用訓(xùn)練集訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取訓(xùn)練集的特征嗎？還是只能提取測試集的？

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史

3。反向傳播

當(dāng)用訓(xùn)練集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向傳播的卷積池過程就是特征提取過程。最后，計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，然后根據(jù)鏈導(dǎo)數(shù)規(guī)則，利用反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)。這是調(diào)整各層網(wǎng)絡(luò)和卷積核的特征抽取器的參數(shù)（各層的特征和功能不同）。

訓(xùn)練是為了使整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取效果更好（越來越適合于訓(xùn)練集），所以訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取訓(xùn)練集的特征。

運(yùn)行測試集的目的是測試特征提取器的能力。此時(shí)，通過訓(xùn)練集對CNN各層的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提取出相似訓(xùn)練集的參數(shù)（圖像、聲音、文本）。此時(shí)，我們需要再次運(yùn)行測試集來測試CNN的特征提取能力。

數(shù)據(jù)集：機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中使用的一組數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)集稱為一個(gè)樣本。反映樣品在某一方面的性能或性質(zhì)的項(xiàng)目或?qū)傩苑Q為特征。

訓(xùn)練集：訓(xùn)練過程中使用的數(shù)據(jù)集，其中每個(gè)訓(xùn)練樣本稱為訓(xùn)練樣本。從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型的過程稱為學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）。

測試集：學(xué)習(xí)模型后，將其用于預(yù)測的過程稱為測試，使用的數(shù)據(jù)集稱為測試集，每個(gè)樣本稱為測試樣本。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，關(guān)于卷積核的旋轉(zhuǎn)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行圖像識別？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過用戶設(shè)計(jì)的損失融合（分類往往是交叉的）計(jì)算實(shí)際標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽之間的差異，使用梯度反向傳播最小化損失，并更新卷積核參數(shù)以生成新的預(yù)測值。重復(fù)此過程，直到培訓(xùn)結(jié)束。