神经网络中的隐藏层有什么作用?
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2021-01-19 14:56 更新 天明 •  1288
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首先,人工神经网络的隐含层是一层神经元,其输出与其他神经元的输入相连,因此作为网络输出不可见。

现在,让我在下面的例子中解释隐藏层的作用:有一个众所周知的面部识别问题,即计算机学习检测人脸。

人脸是一个复杂的物体,它必须有眼睛、鼻子、嘴巴,而且要呈圆形,对电脑来说这意味着有很多不同颜色的像素组成了不同的形状,为了确定图片上是否有人脸,计算机必须检测所有的这些对象。

我认为下面的图表值千言万语。

基本上,第一个隐藏层检测亮的和暗的像素,它们对于面部识别不是很有用,但是对于识别第二个隐藏层上的边缘和简单形状非常有用。第三个隐藏层知道如何从边缘和简单的形状组成更复杂的对象。最后,输出层将能够很有信心地识别人脸。

神经网络的每一层都会让你远离原始像素的输入,最终更接近识别人脸的目标。

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2021-01-19 16:14 更新 Lisa •  1790