深度學習之卷積和池化
轉載：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 ...
原文：深度學習--說一說卷積和池化
卷積是神經網絡的基礎，算是大廈的地基，卷積實際上來說就是兩個數列之間的相互處理。池化的作用我感覺主要就是減小圖像或者說矩陣的大小，並且不同的池化方法選取不同的信息作為保存信息。 轉載：http: www.cnblogs.com zf blog p .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 卷積層：用它來進行 ...
2018-10-18 23:58 1 675 推薦指數：
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