卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接調(diào)用嗎？可以不的，好象在tensorflow的或pytorch等深度學(xué)習(xí)來源框架中，都是自己做的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，來真接全局函數(shù)，你只要填寫網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)就好。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸評價標(biāo)準(zhǔn)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接調(diào)用嗎？

可以不的，好象在tensorflow的或pytorch等深度學(xué)習(xí)來源框架中，都是自己做的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，來真接全局函數(shù)，你只要填寫網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)就好。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸評價標(biāo)準(zhǔn)？

如果不是是重臨任務(wù)的話，評測指標(biāo)象是rmse。

殘差網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別？

殘差網(wǎng)絡(luò)即指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或常稱直接連接模型，它是一種怎么模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，參與分布式聯(lián)成一體信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)憑著系統(tǒng)的復(fù)雜程度，按照按照內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，最大限度地提升去處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的算法是向量乘法，按結(jié)構(gòu)符號函數(shù)及各種靠近了。聯(lián)成一體、容錯糾錯、可以不硬件實現(xiàn)和自我學(xué)習(xí)特性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個基本優(yōu)點，確實是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算方法與現(xiàn)代方法的區(qū)別的地方。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從廣義上說深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確實是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Lecun等人提出來的，是最先唯一多層結(jié)構(gòu)學(xué)算法，它用來空間低些關(guān)系不下降參數(shù)數(shù)目以增強訓(xùn)練性能。在那個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是我模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原先的全直接連接的層前面組建了部分連接到的卷積層與降維層，而且一并加入的是一個層級：然后輸入層-卷積層-降維層-卷積層-降維層-....-隱藏層-控制輸出層。深度學(xué)習(xí)做的步驟是：信號-dstrok特征-a8值，特征是由網(wǎng)絡(luò)自己中,選擇。

為什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識別物體？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從卷積和池化操作不自動學(xué)圖像在各個層次上的特征，這條件符合我們再理解圖像的常識。人在認(rèn)知圖像時是分層抽象的，是需要再理解的是顏色和亮度，然后是邊緣、角點、直線等后局部細(xì)節(jié)特征，下一步是紋理、幾何形狀等更緊張的信息和結(jié)構(gòu)，之后形成整個物體的概念。

什么是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？怎么理解？

我們先清楚什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

民間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩類三層：然后輸入層、封印層、控制輸出層

而卷積網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)稱：再輸入層、卷積層、激勵層、池化層、全連接層

全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的區(qū)別在把于CNN后來的全連接層該成卷積層，輸出的是一張已經(jīng)Label好的圖片。

祥細(xì)一點地來說應(yīng)該是FCN對圖像進行的是像素級的一個分類

與CNN在卷積層之后不使用全連接層能得到單獨計算長度的特征向量進行類型（全連接到層＋softmax輸出）相同

FCN是可以接收任意大小的輸入輸入圖像的，采用反卷積層對那個卷積層的特征圖進行上重新采樣，就可以讓他復(fù)原到同雨來輸入輸入圖像的相同尺寸了

這樣一來就這個可以對每個像素都再產(chǎn)生一個預(yù)測國家，但是而還恢復(fù)了遺留下來圖像中的空間信息，結(jié)果在上采樣的特征圖上通過像素分類

另外FCN的缺點：

如果說在對各個像素接受分類的時候，F(xiàn)CN卻沒考慮到像素之間的一個關(guān)聯(lián)，那樣的話具體分類效果是太差細(xì)巧的。

啊,謝謝邀請。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種底反饋式人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)成功了的應(yīng)用圖像識別。

也可以并且小型圖像處理。