深度学习之卷积和池化
转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.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 (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32 ...
原文：深度学习--说一说卷积和池化
卷积是神经网络的基础，算是大厦的地基，卷积实际上来说就是两个数列之间的相互处理。池化的作用我感觉主要就是减小图像或者说矩阵的大小，并且不同的池化方法选取不同的信息作为保存信息。 转载：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 ...
2018-10-18 23:58 1 675 推荐指数：
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