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：Keras卷積+池化層學習
轉自：https: keras cn.readthedocs.io en latest layers convolutional layer https: keras cn.readthedocs.io en latest layers pooling layer .con D 一維卷積層 即時域卷積 ，用以在一維輸入信號上進行鄰域濾波。當使用該層作為首層時，需要提供關鍵字參數input shap ...
2019-06-20 14:09 0 529 推薦指數：
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