卷積神經網絡_（1）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 (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 ...
原文：如何設計卷積神經網絡架構和卷積、池化后圖片大小的計算
卷積神經網絡及卷積層或池化層大小的設置 如何設計卷積神經網絡架構 下面的正則化公式總結了一些經典的用於圖片分類問題的卷積神經網絡架構： 輸入層 卷積層 池化層 全連接層 表示一層或多層， 表示有或者沒有 除了LeNet 模型， 年ImageNet ILSVRC圖像分類挑戰的第一名AlexNet模型 年ILSVRC第一名ZF Net模型已經 年第二名VGGNet模型的架構都滿足上面的正則表達式。 ...
2019-08-06 21:36 0 1208 推薦指數：
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