卷積層和池化層學習
http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 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 (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3 ...
原文：CNN-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 ...
2017-10-25 19:55 0 1548 推薦指數：
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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 (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3的filter(感受野)，這里注意：感受野的深度 ...
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