卷积神经网络CNN总结
从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层 ...
原文：常用卷积神经网络精炼总结（复习用）
本文总结了目前依然常用常见的卷积神经网络的特点，仅作为复习使用，具体细节建议阅读原论文 Resnet . 拟合残差，网络退化或者消失的主要原因是多个非线性层无法构建恒等映射，解决方法之一就是引入残差。让模型内部至少有恒等映射的能力。 . resent可以看作是路径的集合，类似集成模型，从输入到输出存在许多不同长度的路径。 让模型自身结构选择更加灵活 . 引入有效路径，加强前后层信息融合 且有效路径 ...
2020-12-14 21:27 0 775 推荐指数：
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先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...