tensorflow 2卷积神经网络详解 简述卷积神经网络训练思想？
简述卷积神经网络训练思想？
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的毛石混凝土神经元可以不呐喊之声一部分覆盖范围内的周围单元，相对于小型图像处理有如此出色表现。它以及卷积层和池层。
卷积神经网络特征层作用？
卷积神经网络特征层作用是缩减模型的大小，提高计算速度，同样增加所其他提取特征的鲁棒性（也可以再理解为抗干扰性能）
卷积神经网络通俗理解？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种深度学习技术，主要注意主要用于图像识别、计算机视觉等任务。它的核心思想是使用卷积层对图像进行特征提取，再建议使用全连接层来分类。通俗点来讲，卷积神经网络就是个是从多层卷积和池化来其他提取图像特征，再当经过全再连接层并且分类的深度学习模型。
残差网络和卷积神经网络的区别？
残差网络即指人工神经网络，或称作连接到模型，它是一种先模仿动物神经网络行为特征，通过分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络凭着系统的复杂程度，是从变动内部大量节点之间相互连接的关系，使至少一次性处理信息的目的。神经网络用到的算法是向量乘法，常规符号函数教材习题解答各种逼近。分头并进、合理容错、也可以硬件实现方法以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也神经网络计算方法与现代方法的区别的地方。
卷积神经网络从广义上说深度学习的网络结构也多层神经网络的一种。一定的深度学习中最著名的卷积神经网络是由Lecun等人给出的，是最后一个能够多层结构学习算法，它利用空间相对有关系会减少参数数目以增加训练性能。在以前多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是会模仿人脑对信号处理上的分级的。具体的操作是在原来是的全连接上的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，但是组建的是一个层级：然后输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层-....-封印层-控制输出层。深度学习做的步骤是：信号-r26特征-a8值，特征是由网络自己你选择。
什么是3D卷积？3D卷积和2D卷积有何区别？
1D卷积是对仅有一个维度的时间序列提取特征，比如说信号、股价、天气、文本等等。普通地的2D卷积是其他提取的单张静态图像的空间特征，同神经网络结合之后在图像的分类、怎么检测等任务上拿到了很好的效果。只不过对视频，即多帧图像就毫无办法了，因为2D卷积是没有确定到图像之间的时间维度上的物体运动信息，即光影场。但，就是为了能够对视频参与特征，尽快为了分类等任务，就提出来了3D卷积，在卷积核中加入时间维度。下图就很不错的只能说明了2D卷积和3D卷积之间的差异。
下面就更加细致的介绍不同维度卷积之间的差别，下图应该是tensorflow中完全不同卷积中键入数据的大小以及各个维度所可以表示的含义。
即便做何卷积，他们都具备什么卷积层操作所给予的优势：
1.网络共享权重以至于要怎么学习的参数有所会减少了；
2.能很好的提取出数据局部特征，这些不断卷积层数的增加，感受到野的扩大，所能提纯有高级特征和全局的特征。
举个例子来详细看看3D卷积神经网络的结构，下图就是一个视频行为识别网络。
可以清晰的看到其整个网络架构同2D卷积运算的AlexNet极为的的。仅仅将2D操作一个个怎么升级为3D不能操作了。输入输入数据为后的7帧灰度图图像；H1层为人为电脑设计的特征提取层，对每一帧再提取5个特征，各是上古时代的灰度、宽度梯度、宽度梯度、竖向光流和斜向光流，换取33*60*40大小的特征图。再在两个3D卷积核的卷积，换取23*2张54*34大小的特征图。随后下采样，只对特征的大小参与减半。然后再重复一遍根据上述规定过程，再接两层全链接层，能得到最终的预测结果。
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