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卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶卷积神经网络基础二位互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充:在输入的高宽两侧填充元素,通常填充0。步幅:卷积核在输入数组上每
动手学深度学习:卷积神经网络,LeNet,卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录: 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运
文章中,总结了CNN的大致流程,并对概念做出图示的讲解。