卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
/details/70198357 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷 ...
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
参考 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： 输入图像是 ， 是它的深度 即R G B ，卷积层是一个 的filter 感受野 ,这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个 的特征图 ...
2020-09-21 16:53 0 421 推荐指数：
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