卷積神經網絡(CNN)前向傳播算法
在卷積神經網絡(CNN)模型結構中，我們對CNN的模型結構做了總結，這里我們就在CNN的模型基礎上，看看CNN的前向傳播算法是什么樣子的。重點會和傳統的DNN比較討論。 1. 回顧CNN的結構 在上一篇里，我們已經講到了CNN的結構，包括輸出層，若干的卷積層+ReLU激活函數 ...
原文：2. CNN卷積網絡-前向傳播算法
. CNN卷積網絡 初識 . CNN卷積網絡 前向傳播算法 . CNN卷積網絡 反向更新 . 前言 我們已經了解了CNN的結構，CNN主要結構有輸入層，一些卷積層和池化層，后面是DNN全連接層，最后是Softmax激活函數的輸出層。這里我們用一個彩色的汽車樣本的圖像識別再從感官上回顧下CNN的結構。圖中的CONV即為卷積層，POOL即為池化層，而FC即為DNN全連接層，包括了我們上面最后的用So ...
2018-11-27 08:50 0 2804 推薦指數：
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