卷积层与池化层
构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...
原文：降采样层和池化层的关系
降采样层和池化层的关系 一 总结 一句话总结： 池化层可以理解为下采样层 降采样层 ，就是一个东西，两个名字而已。 池化层作用 降维，减少网络要学习的参数数量。 防止过拟合。 可以扩大感知野。 可以实现不变性:平移不变性,旋转不变性,尺度不变性。 二 下采样层和池化层的关系及其作用 转自或参考：下采样层和池化层的关系及其作用http: blog.csdn.net qq article detail ...
2020-09-18 05:21 0 519 推荐指数：
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卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...
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卷积层+池化层的理解
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