安科第一面

面试的是图像处理方面的实习生，安科主要做的是医学图像后期处理
面试我的应该是个技术部门的主管，随便聊了聊关于神经网络方面的知识。
印象最深的是CNN，卷积神经网络中的卷积是怎么样卷的。当时一脸蒙蔽，印象中记得是矩阵发生运算，具体怎么运算，上课的时候有人讲过，自己当时没认真听讲忘记了。现在回过头来补下关于卷积的操作。

1、卷积操作

卷积就是矩阵直接的点积（对应元素乘积的和），详细吴恩达CNN讲解见博客

通过以下的水平过滤器和垂直过滤器，可以实现图像水平和垂直边缘检测。
以下列出了一些常用的过滤器，对于不同的过滤器也有着不同的争论，在卷积神经网络中把这些过滤器当成我们要学习的参数，卷积神经网络训练的目标就是去理解过滤器的参数。

padding

做完卷积运算，图像不断缩小
边缘元素只能使用一次，在图像边缘检测中会导致边缘特征信息丢失
于是引入了padding，边缘填充。tensorflow中提供SAME或者是VALID两种选择，SAME表示全零填充ÿ

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