大家好, 欢迎回到深度学习课程｡
我希望你能很好地学习这些直觉教程, 并且有机会运用我们迄今为止学到的一切｡
今天我们要讲的是扁平化｡
好消息是, 这是一个非常简单的步骤, 这个教程也会非常快,
然后我们就可以继续学习下一个有趣的东西了｡
好吧, 我会的
到目前为止, 我们已经得到了池化图层池化特征图, 这是在我们对图像应用卷积运算之后,
然后我们对卷积结果或相关图像应用池化｡
那么如果这个汇集的特征图呢？
好吧, 我们要把它压扁成一根柱子｡
所以基本上就是把数字一行一行地放进这一长列里｡
原因是我们想稍后将其输入到人工神经网络中进行进一步处理｡
这就是当您有许多池化图层或池化图层中有许多池化要素地图, 然后将其展平时的情况｡
所以你把它们按顺序一个接一个地放到这一长列中, 你就得到了一个巨大的人工神经网络的输入向量｡
总而言之,
我们有一个输入图像, 我们应用了一个卷积层, 并且不要忘记在卷积层之后应用的值或校正的线性单位函数｡
然后我们应用池化, 然后我们把所有的东西扁平化成一个长向量, 这将是我们人工神经网络的输入层｡
我们将在下一个教程中了解它的工作原理｡
希望您喜欢今天的课程, 并期待下次与您见面｡
在此之前, 请尽情享受深度学习｡