卷积神经网络--输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
2020-09-21 参考 1 、 2 、 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（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层） 卷积层 用它来进行特征提取，如下： 输入 ...
原文：卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
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2019-08-18 17:36 0 4587 推荐指数：
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