卷积神经网络可视化理解 卷积神经网络训练图像数据很卡？

卷积神经网络训练图像数据很卡？

我想你需要先确定你是使用CPU还是GPU。安装tensorflow时，如果安装了GPU版本，则使用默认GPU。你可以在运行程序之前打开探测器。例如，Watch-n0.1nvidiasmi（Ubuntu）命令可以用来检测GPU。CPU和内存系统（我不知道你用什么系统）也有可视化监控程序。

程序卡，但还是可以运行的，我猜应该是用CPU在计算时，内存不够，用虚拟内存时，卡就多了。

卷积神经网络如何进行图像识别？

卷积神经网络通过用户设计的损失融合（分类往往是交叉的）计算实际标签和预测标签之间的差异，使用梯度反向传播最小化损失，并更新卷积核参数以生成新的预测值。重复此过程，直到培训结束。

如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

我们通常看到的卷积滤波器原理图是这样的：

这实际上是卷积滤波器的“展平”或“展平”。例如，上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3，即长3，宽3，深3。然而，在图中，它是在两个维度中绘制的-深度被省略。

.由于卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，所以原理图中没有绘制深度。如果同时绘制深度，效果如下：

（图片来源：mlnotebook）

如上所述，卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，即3。

顺便说一下，输入图像深度是3，因为输入图像是彩色图像，深度是3，分别是R、G和b值。

（图片来源：mlnotebook）

总之，卷积滤波器的深度应该与输入数据的深度一致。

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