卷积神经网络（CNN）
- 图像
- 图像是由像素点组成
- 像素点取值范围是[0,255]：越接近0越是白色，越接近255越是黑色
- RGB
- HWC：h：高，w：宽，c：通道数
- 图像是由像素点组成
- 图像加载方法
- plt.imread()
- plt.show()
- CNN定义
- 就是含有卷积层的神经网络
- 提取图像特征
- CNN的网络结构
- 卷积层
- 提取图像中的局部特征
- API
- conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
- in_channels：输入通道数
- out_channels：输出通道数
- conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
- 卷积层
- 池化层
- 大幅度降低图像的维度
- 分类
- 最大池化
- API
- MaxPool2d()
- API
- 最大池化
- 平均池化
- API
- AvgPool2d()
- API
- 全连接层
- 输出想要的结果
- 经过卷积层计算后输出的特征图大小的计算方法
- 输入图像大小: W x W
- 卷积核大小: F x F
- Stride: S
- Padding: P
- 输出图像大小: N x N