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3，网络表中的网络定义怎么操作

卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。逗深地的问题是一个不确定的概念，多少算深看有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊看使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！而且通常卷积神经网络也包含池化层、全连接层，最后再接输出层。我更倾向于叫它：深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的区别主要就在于DCNN有卷积、池化层，多个卷积-池化单元构成特征表达，主要应用于二维图像识别。最粗浅的理解就是：DCNN是带有二维离散卷积操作的DNN。

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4，如何让训练siamese全卷积网络ilsvrc15

卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！而且通常卷积神经网络也包含池化层、全连接层，最后再接输出层。我更倾向于叫它：深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的区别主要就在于DCNN有卷积、池化层，多个卷积-池化单元构成特征表达，主要应用于二维图像识别。最粗浅的理解就是：DCNN是带有二维离散卷积操作的DNN。
没看懂什么意思？

5，卷积神经网络 连接表是怎么定义的

卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！而且通常卷积神经网络也包含池化层、全连接层，最后再接输出层。我更倾向于叫它：深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的区别主要就在于DCNN有卷积、池化层，多个卷积-池化单元构成特征表达，主要应用于二维图像识别。最粗浅的理解就是：DCNN是带有二维离散卷积操作的DNN。
学习得来的。一开始卷积核（参数w和b）都被“初始化”成很小的“随机值”。lecun和bengio教授的文章中建议在处理图像问题时，可以选择将w和b按照~u（-sqrt(3/k)，sqrt(3/k)）初始化。其中k是w和b的连接总数。假如滤波器的大小是4*4，那么k为16，u表示均匀分布，sqrt(*)为平方根运算。当然这个都是从经验出发的建议，并没有很明确的理论依据，如果有兴趣可以往这方面研究。在使用训练数据对网络进行bp训练时，w和b的值都会往局部最优的方向更新，直至算法收敛。所以卷积神经网络中的卷积核是从训练数据中学习得来的，当然为使得算法正常运行，你需要给定一个初始值。深入细节可参考：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html

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