學習內容

架構； 目的就是克服CNN的旋轉和縮放不變性的缺點的！

前情提要

CNN is not invariant to scaling and rotation；
CNN對縮放和旋轉不是不變的；也就是說CNN是變化的，不具有旋轉和縮放不變性；
因為如果你將某個小狗縮放到一張圖片的小部分或者是將3旋轉為m，那么CNN可能會給你識別成金拱門；
所以怎么消除這個問題呢？
添加一個NNlayer！ 將目標放大！ 當然，它也是一個neural network

Spatial Transformer Layer

如何實現neural network來實現功能呢

我們獲得layer l層的每個特征時都需要上一層的所有的特征的遍歷
這里我們可以看到是將所有的特征都往下移動了，所以只需要讓上一行的權重為1，其它全部為0就行；

而這里呢，我們也是設置0和1就行了。

如果我們實現平移旋轉縮放

每一個pixel給定一個坐標，對每個pixel變化！

Interpolation

感覺都是工具，沒有記錄，大家可以看原視頻

實例

我們可以通過將一個鳥分細節來學習特征并最后融合！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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