卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積核的翻轉(zhuǎn)、全連接層的處理和反向傳播的詳細過程，是怎樣的？首先，卷積核將在其內(nèi)部形成一個類似于數(shù)字8的漩渦，這將產(chǎn)生一個微弱的向內(nèi)引力場。在這個重力場的作用下，回旋神經(jīng)會向內(nèi)收縮。多重

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積核的翻轉(zhuǎn)、全連接層的處理和反向傳播的詳細過程，是怎樣的？

首先，卷積核將在其內(nèi)部形成一個類似于數(shù)字8的漩渦，這將產(chǎn)生一個微弱的向內(nèi)引力場。在這個重力場的作用下，回旋神經(jīng)會向內(nèi)收縮。多重卷積神經(jīng)的重力場作用不大，但它有足夠牢固的連接層，所以整個連接層都會建立起來，沒有外界刺激它不會收縮，產(chǎn)生反向傳播。除非有外界刺激，否則目前的科技水平無法產(chǎn)生深核或基礎核刺激。只有喊三聲“回答馬亮，我愛你”，才能將產(chǎn)生深核刺激的概率提高0.36%。我不知道這個答案是否能讓你滿意，謝謝。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為特征提取器，用訓練集訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡可以提取訓練集的特征嗎？還是只能提取測試集的？

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

2。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷史

3。反向傳播

當用訓練集訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）時，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡正向傳播的卷積池過程就是特征提取過程。最后，計算出網(wǎng)絡的損失函數(shù)，然后根據(jù)鏈導數(shù)規(guī)則，利用反向傳播算法更新網(wǎng)絡的權(quán)值參數(shù)。這是調(diào)整各層網(wǎng)絡和卷積核的特征抽取器的參數(shù)（各層的特征和功能不同）。

訓練是為了使整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取效果更好（越來越適合于訓練集），所以訓練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以提取訓練集的特征。

運行測試集的目的是測試特征提取器的能力。此時，通過訓練集對CNN各層的參數(shù)進行訓練，可以提取出相似訓練集的參數(shù)（圖像、聲音、文本）。此時，我們需要再次運行測試集來測試CNN的特征提取能力。

數(shù)據(jù)集：機器學習任務中使用的一組數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)集稱為一個樣本。反映樣品在某一方面的性能或性質(zhì)的項目或?qū)傩苑Q為特征。

訓練集：訓練過程中使用的數(shù)據(jù)集，其中每個訓練樣本稱為訓練樣本。從數(shù)據(jù)中學習模型的過程稱為學習（訓練）。

測試集：學習模型后，將其用于預測的過程稱為測試，使用的數(shù)據(jù)集稱為測試集，每個樣本稱為測試樣本。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，關于卷積核的旋轉(zhuǎn)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡如何進行圖像識別？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過用戶設計的損失融合（分類往往是交叉的）計算實際標簽和預測標簽之間的差異，使用梯度反向傳播最小化損失，并更新卷積核參數(shù)以生成新的預測值。重復此過程，直到培訓結(jié)束。