目录 卷积神经网络基础 二维互相关运算 填充 步幅 多输入通道和多输出通道¶ 卷积层与全连接层的对比 池化 LeNet 模型 深度卷积神经网络(AlexNet) AlexNet 使用重复元素的网络(VGG)¶ 网络中的网络(NiN) GoogLeNet 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 我们介绍卷积层的两个超参数,即填充和步幅,它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一