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2. CNN卷积网络-前向传播算法

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN ...

Tue Nov 27 16:50:00 CST 2018 0 2804
图像处理池化层pooling和卷积核

1、池化层的作用 在卷积神经网络中,卷积层之间往往会加上一个池化层。池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少最后全连层中的参数数量。使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用。 2、为什么max pooling要更常用? 通常来讲,max-pooling的效果更好 ...

Tue Oct 09 23:35:00 CST 2018 0 2391
谈一谈对象池SafeObjectPool能干什么

前言 首先从ado.net的连接池开始了解,数据库操作通常是 new SqlConnection()、 Open()、 使用完后 Close(),整个过程相当耗时,特别是频繁建议套字接连接的过程。a ...

Thu Oct 11 03:15:00 CST 2018 5 1719

 
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