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：Keras深度神经网络模型分层分析【输入层、卷积层、池化层】
一.输入层 .用途 构建深度神经网络输入层，确定输入数据的类型和样式。 .应用代码 input data Input name the input , shape , , .源码 .参数解析 .shape：一个形状元组 整数 ，不包括批处理大小。 例如，shape ， 表示预期的输入将是 维向量的批次。 .batch shape：一个形状元组 整数 ，包括批处理大小。 例如， batch shap ...
2020-03-07 19:26 0 2070 推荐指数：
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卷积神经网络示例（ 卷积层、池化层、全连接层）
1 池化层（Pooling layers） 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。假如输入是一个 4×4 矩阵，用到的池化类型是最大池化（max pooling），执行最大池化的树池是一个 2×2 矩阵，即f=2，步幅是 2，即s ...
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【python实现卷积神经网络】池化层实现
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...