第8讲深度学习
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 第8讲 深度学习
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上一讲的结束内容 Flatten Y 输入：二维图像 X is 1 Wx 2 is 2 Machine ◆2"∑》 256 y10 1S0 16×16=256 256×1 全连接网络缺点： (a)丢失空间结构信息 (b)网络参数量庞大 Hangzhou Dianzi Universi的y抗州电子科技大学 School of Computer Science andT2 chnology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 16 × 16 = 256 1 x 2 x 256 x … Flatten 输入: 二维图像 全连接网络缺点: … y1 y2 y10 is 1 is 2 is 0 … Wx 256×1 (a)丢失空间结构信息 (b) 网络参数量庞大 上一讲的结束内容
上一讲的结束内容 cat dog..… Fully Connected 目标：降 卷积神经网络 维，去除 Feedforward network 冗余，提 CNN 取特征 A new image Flatten Hangzhou①ianzi Universi的杭州电子科技大学 School(of Computer Science and Technology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 Fully Connected Feedforward network Fully Connected Feedforward network cat dog …… Flatten A new image CNN 上一讲的结束内容 目标：降 维，去除 冗余，提 取特征… 卷积神经网络
Alexnet(2012) 模型总参数量：6千万 卷积层 全连接层 (5%的参数，95%的计算量) (95%的参数，5%的计算量) 11 192 128 2049 128 224 dens dense 192 197 128 Max Max pooling 04 224 128 Max pooling pooling 输入 卷积层输出 224×224 13×13 Hangchou Dianzi Universi的y抗州电子科技大学 School(of Computer Science and Technology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 模型总参数量：6千万 卷积层 （5%的参数, 95%的计算量） 全连接层 （95%的参数，5%的计算量） 5 Alexnet(2012) 输入 224×224 卷积层输出 13×13