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 (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度 ...
原文：卷积层和池化层学习
http: www.cnblogs.com zf blog p .html 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 ...
2017-09-21 09:51 0 1292 推荐指数：
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