ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记 卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶
宅家中看到Datawhale的学习号召,在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组,战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技,感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他志愿者! 1 卷积神经网络基础 1.1 二维卷积 本小节介绍了二维卷积,主要用于图像数据(刚好是二维的数据)处理。 二维卷积通过输入二维数据和二维核数据的运算(卷积),得到一个小于输入数据的二维输出数据,但是该输出数据依然部分保存了输入数据的信息。输出的二维数据可以看作输入数据的一个缩略图,也叫特征图。对输出有影响的所有可能的输入区域叫做输出数据的感受野(感受域?) 1.2 步幅和填充 卷积
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