CNN超参数优化和可视化技巧详解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果 ...
原文：CNN原理+超参数优化
原理 参考：https: www.cnblogs.com charlotte p .html 卷积层： 作用：特征提取，减小参数 池化层： 作用：将卷积层提取的特征中最能反映该特征的特征值取出来 Flattern layer和全连接层： 作用：前者将前面得到的feature map这种矩阵拍平，拍平后作为输入输入到全连接层，全连接层输出后使用softmax得到多分类的概率 下面的机器之心的回答讲解 ...
2019-05-01 17:44 0 1062 推荐指数：
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