卷积神经网络中卷积层和池化层
卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢？ 在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验 ...
原文：卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习
卷积神经网络 CNN 由输入层 卷积层 激活函数 池化层 全连接层组成，即INPUT CONV RELU POOL FC 卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是 ， 是它的深度 即R G B ，卷积层是一个 的filter 感受野 ，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个 的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图 我们通 ...
2016-11-17 21:26 6 98094 推荐指数：
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