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编程问答

用99的卷积核分类99的图片

發布時間：2025/4/5 编程问答 34 豆豆

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(mnist 0,2)-con(9*9)*n-30*2-(1,0)(0,1)

將mnist的0和2用間隔取點的辦法處理成9*9的尺寸，用9*9的卷積核去卷積，這個網絡能分類嗎？

用一個9*9的卷積核處理9*9的圖片，得到的就是一個點。如果能僅用一個9*9的卷積核處理9*9的圖片，就表明僅用一個點就可以表達mnist0和2的所有差異。如果可以用兩個9*9的卷積核處理9*9的圖片就表明可以將mnist的圖像尺寸壓縮成一個二維的點。所以卷積核的數量的最小值是多少？

(mnist 0,2)-1*30*2-(1,0)(0,1)

一個9*9卷積核的網絡沒有得到收斂數據，似乎并不能收斂。

(mnist 0,2)-2*30*2-(1,0)(0,1)

但用兩個9*9的卷積核處理9*9的圖片是可以收斂的。

得到的數據

?這個實驗得到了18組有效的數據，也就是收斂了18次。迭代次數的標準差很大。但清晰的表明了一個二維的點足以表達mnist0和2之間所有的差異。將784個點壓縮成2個點已經足以完成分類。

因為用一個二維的點就可以實現mnist0和2之間的分類，所以有理由認為mnist0和2是處于第二分類等位面的對象。也就是兩個點就可以表達所有差異，其余的所有點都是冗余。

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