吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之卷積神經網絡（CNN）（上）
作者：szx_spark 1. Padding 在卷積操作中，過濾器（又稱核）的大小通常為奇數，如3x3，5x5。這樣的好處有兩點： 在特征圖（二維卷積）中就會存在一個中心像素點。有一個中心像素點會十分方便，便於指出過濾器的位置。 在沒有padding的情況下，經過卷積操作 ...
原文：吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之卷積神經網絡（CNN）（下）
作者：szx spark . 經典網絡 LeNet AlexNet VGG Ng介紹了上述三個在計算機視覺中的經典網絡。網絡深度逐漸增加，訓練的參數數量也驟增。AlexNet大約 萬參數，VGG大約上億參數。 從中我們可以學習到: 隨着網絡深度增加，模型的效果能夠提升。 另外，VGG網絡雖然很深，但是其結構比較規整。每經過一次池化層 過濾器大小為 ，步長為 ，圖像的長度和寬度折半 每經過一次卷積層 ...
2018-02-11 15:10 0 5453 推薦指數：
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