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

般按照逐像素點(diǎn)的方式進(jìn)行處理，而是關(guān)注于局部的一個(gè)小區(qū)域，這個(gè)小區(qū)域被逡逑稱為感受野（ＲｅｃｅｐｔｉｏｎＦｉｌｅｄ）。因此，生物的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)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(gè)視覺(jué)細(xì)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(jìn)行滑動(dòng)，并將卷積窗內(nèi)的像素值與卷積核參數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和，得到下一層特征逡逑圖相對(duì)應(yīng)位置的像素值。卷積核在輸人特征圖上滑動(dòng)的過(guò)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(guò)卷積操作后產(chǎn)生的新特征圖上每個(gè)點(diǎn)都包含了上一層特征逡逑圖中與該點(diǎn)位置相同的像素點(diǎn)及其周?chē)袼攸c(diǎn)的信息，因此卷積操作被認(rèn)為是逡逑２１逡逑

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)別的飛速增長(zhǎng)。龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)逡逑需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間，對(duì)傳統(tǒng)的優(yōu)化算法提出了非常大的挑戰(zhàn)。逡逑同時(shí)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(zhǎng)（如圖２．６），如逡逑２０１５年微軟研究院開(kāi)發(fā)的ＬｉｇｈｔＬＤＡ主題模型［９１〗擁有超過(guò)２００億個(gè)可學(xué)習(xí)參逡逑數(shù)。逡逑２６逡逑

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本文編號(hào)：2740525