【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18
【圖文】：

般按照逐像素點的方式進行處理，而是關(guān)注于局部的一個小區(qū)域，這個小區(qū)域被逡逑稱為感受野（ＲｅｃｅｐｔｉｏｎＦｉｌｅｄ）。因此，生物的視覺系統(tǒng)對于自然圖像中的空間信息逡逑掌握的更充分。為了模擬這樣的系統(tǒng)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引人了卷積操作，如圖２．３所逡逑示。卷積操作帶有具有可學(xué)習(xí)參數(shù)的卷積核（圖２．３中卷積核參數(shù)都為１），其大小逡逑表示了單個視覺細胞的感受野區(qū)域大小。卷積核在輸人特征圖（Ｆｅａｔｕｒｅ邋Ｍａｐ）上逡逑進行滑動，并將卷積窗內(nèi)的像素值與卷積核參數(shù)進行加權(quán)求和，得到下一層特征逡逑圖相對應(yīng)位置的像素值。卷積核在輸人特征圖上滑動的過程中，其參數(shù)保持不逡逑變，這稱之為局部參數(shù)共享。逡逑可以看出，經(jīng)過卷積操作后產(chǎn)生的新特征圖上每個點都包含了上一層特征逡逑圖中與該點位置相同的像素點及其周圍像素點的信息，因此卷積操作被認為是逡逑２１逡逑

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級別的飛速增長。龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)逡逑需要耗費大量的計算資源和訓(xùn)練時間，對傳統(tǒng)的優(yōu)化算法提出了非常大的挑戰(zhàn)。逡逑同時大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也驅(qū)使深度學(xué)習(xí)模型的尺寸繼續(xù)增長（如圖２．６），如逡逑２０１５年微軟研究院開發(fā)的ＬｉｇｈｔＬＤＡ主題模型［９１〗擁有超過２００億個可學(xué)習(xí)參逡逑數(shù)。逡逑２６逡逑

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本文編號：2740525