卷積神經網絡中卷積層和池化層
卷積神經網絡中卷積層和池化層 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 為什么要使用卷積呢？ 在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特征向量，需要人工設計特征，然后將這些特征計算的值組成特征向量，在過去幾十年的經驗 ...
原文：卷積神經網絡_（1）卷積層和池化層學習
卷積神經網絡 CNN 由輸入層 卷積層 激活函數 池化層 全連接層組成，即INPUT CONV RELU POOL FC 卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是 ， 是它的深度 即R G B ，卷積層是一個 的filter 感受野 ，這里注意：感受野的深度必須和輸入圖像的深度相同。通過一個filter與輸入圖像的卷積可以得到一個 的特征圖，上圖是用了兩個filter得到了兩個特征圖 我們通 ...
2016-11-17 21:26 6 98094 推薦指數：
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