卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的特征矩陣？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較多有200元以內(nèi)三大特征：1)只是局部連接以前我們呢介紹的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相鄰的兩層之間，前一層的每一個神經(jīng)元（或是是輸入輸入層的每一個單元）與后一層的每一個神

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的特征矩陣？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較多有200元以內(nèi)三大特征：

1)只是局部連接

以前我們呢介紹的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相鄰的兩層之間，前一層的每一個神經(jīng)元（或是是輸入輸入層的每一個單元）與后一層的每一個神經(jīng)元都有吧連接上，那種情況稱為全連接到。全連接網(wǎng)絡(luò)的一個缺點就是參數(shù)太多。假設(shè)我們鍵入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的是一張三通道的彩片，圖片大小為128×128，這樣，輸入層就有128×128×349150個單元。

可以使用全再連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話，輸入輸入層到第一層隱藏地層的每一個神經(jīng)元都有49150個連接，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加和每一層中神經(jīng)元數(shù)量的增加，網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)也會劇烈提高。大量的參數(shù)不但會拉低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率，也會容易會造成過擬合。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，層與層之間再次是全連接，反而局部皮膚連接到，具體看的實現(xiàn)方法那是卷積層你操作。

2)權(quán)值共享

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層卷積層中都會有一個或者多個卷積核（也一般稱濾波器）。這些卷積核可以不識別圖片中某些某個特定的特征，每個卷積核會去向上滑卷積上一層的特征圖，在卷積層的過程中卷積核核的參數(shù)是減少且互相訪問的。

那樣在訓(xùn)練過程中，與之前的全再連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練大尺度輸入樣本時需要大量參數(shù)兩者相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只不需要少得多的參數(shù)就可以不能夠完成訓(xùn)練。

3)子采樣

子樣本采樣層（Subsampling Layer），也稱為池化層（Pooling Layer），作用是對上一卷積層并且聚合，使得上一層卷積層的輸入特征圖尺寸在當(dāng)經(jīng)過該子重新采樣層的聚合（即池化）后越小，最大限度地降底特征和參數(shù)的數(shù)量。子樣本采樣層所做的事，反正那是對上一層卷積層進行掃描儀，有時候掃描某種特定區(qū)域，后再算出該區(qū)域特征的比較大值（比較大池化，Maximum Pooling）或則平均值（總平均池化，MeanPooling），另外該區(qū)域特征的可以表示。

以上三個特征使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定程度上的縮放、平移和旋轉(zhuǎn)不變性，另外相較于全連接到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)也少了很多。

如何通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像識別？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)一個新技術(shù)正不時融入其中各個學(xué)科，其獨有的優(yōu)勢在數(shù)字圖像處理中也換取了不錯的句子修辭。根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像識別，則是一個相當(dāng)火的方向，如阿里云不能識別，只要你上傳正二十邊形一張圖像就能無法識別出圖中有人那就有花等，那這到底是咋實現(xiàn)的呢？

下面我們就以該如何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別人物形象來說事。

假設(shè)不成立有一張女人的圖像：

這是兩張大小為350x450的圖像，那現(xiàn)在我們在人工智能里設(shè)定，如果不是在注意到其他的圖，如果其大小為350x450，因此所有像素點跟上面這張圖一般，那你不能判斷圖中的人是女的。

很顯然，在海量藏書的圖像里除此之外這張能再找到完全完全不一樣的才怪。那怎么辦啊嘞，每個人都長的是一樣的，有的白有一點，有的黑點，就算是同一個女人，也有可能她吃我胖了，那豈不是認(rèn)不出來了？

過了一會兒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能發(fā)揮作用了，我們看這張圖時看見了了什么特征？帽子、長發(fā)、卷發(fā)、大眼睛但是還露背裝了。

再講幫一下忙，頭發(fā)是紅色的，紅色的像素亮度低，頭發(fā)象是一朵的，卷發(fā)是打卷的，大眼睛在整個臉部占比多一點兒，以前大都廢話，但對此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是，這都是特征。

若我們有10萬張長發(fā)的人的圖像，讓神經(jīng)總結(jié)所有圖中像素點的位置和像素點的值的聯(lián)合起來點，到了最后會能得到一個網(wǎng)絡(luò)，如果能跟這個網(wǎng)絡(luò)里記憶的特征是一樣的或者幾乎一樣的是會被定義法為長發(fā)。10萬個長發(fā)發(fā)型樣本幾乎完全覆蓋了所有能想到的發(fā)型，當(dāng)再拿張長發(fā)的人的圖像來是從網(wǎng)絡(luò)，變會查到一個大多數(shù)女人的特征：長發(fā)。

那該沒有人問了，這那就沒法知道圖中的人是男是女啊，有的動物也長發(fā)，諸如馬。。。。。。

那我們再增加特征唄，10萬張嘴的特征，10萬張鼻子的特征等，老老實實往上加，每一個物種都是其聯(lián)合起來特征和獨有特征。

如果我在人工智能里符號表示一個女人是需要行最簡形矩陣100個特征，那就在海量的圖像里如果能行最簡形矩陣這100個我們定義的特征，這樣她是女人。