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：如何设计卷积神经网络架构和卷积、池化后图片大小的计算
卷积神经网络及卷积层或池化层大小的设置 如何设计卷积神经网络架构 下面的正则化公式总结了一些经典的用于图片分类问题的卷积神经网络架构： 输入层 卷积层 池化层 全连接层 表示一层或多层， 表示有或者没有 除了LeNet 模型， 年ImageNet ILSVRC图像分类挑战的第一名AlexNet模型 年ILSVRC第一名ZF Net模型已经 年第二名VGGNet模型的架构都满足上面的正则表达式。 ...
2019-08-06 21:36 0 1208 推荐指数：
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