Couche convolutive : La couche convolutive simule des cellules simples avec des champs récepteurs locaux et extrait certaines caractéristiques visuelles primaires
par le biais de connexions locales et de méthodes de partage de poids . La connexion locale signifie que chaque neurone de la couche convolutive établit une connexion avec les neurones de la zone fixe de la carte de caractéristiques de la couche précédente ; La connexion peut réduire les paramètres d'entraînement du réseau. Le groupe ci-dessus de la même force de connexion est un extracteur de caractéristiques , qui est réalisé en tant que noyau de convolution pendant le processus d'opération. La valeur du noyau de convolution est d'abord initialisée de manière aléatoire, et finalement déterminée par l'apprentissage du réseau.
Couche de regroupement :
la couche de regroupement simule des cellules complexes. C'est le processus de filtrage et de combinaison des caractéristiques visuelles primaires en caractéristiques visuelles plus avancées et abstraites. Il est réalisé par échantillonnage dans le réseau. Après l'échantillonnage dans la couche de regroupement, le nombre de caractéristiques de sortie maps reste inchangé, mais la taille de la feature map deviendra plus petite , ce qui a pour effet de réduire la complexité de calcul et de résister aux petits changements de déplacement.
Compresser la carte des entités en entrée, d'une part, réduire la carte des entités, simplifier la complexité du calcul du réseau ; d'une part, effectuer la compression des entités, extraire les principales entités,
Fonction d'activation :
Elle est utilisée pour ajouter des facteurs non linéaires , car la puissance expressive du modèle linéaire n'est pas suffisante.
Les couches entièrement connectées (FC)
jouent le rôle de "classificateur" dans l'ensemble du réseau de neurones convolutifs. La couche entièrement connectée joue le rôle de mappage de la "représentation distribuée des caractéristiques" apprise à l'espace d'étiquette de l'échantillon. Améliorer la capacité non linéaire du réseau tout en limitant la taille du réseau