深度學習二、CNN（卷積神經網絡）概念及理論
一、卷積神經網絡（CNN） 1、常見的CNN結構有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。 2、主要的層次： 數據輸入層：Input Layer 卷積計算層：CONV Layer ReLU激勵層：ReLU ...
原文：CNN卷積神經網絡 基礎理論知識
目錄 卷積 卷積神經網絡 特征圖 感受野 CNN特點 局部卷積 參數共享 多卷積核 池化處理 多通道 多層處理 卷積 說到卷積，就不得不提互相關 cross orrelation 。卷積實質就是一種互相關運算，只不過要在進行互相關運算前，要把 kernal 上下左右進行翻轉。即 cross correlation 的計算順序是從左到右，從上到下，而 convolution 的順序是從右到左，從下 ...
2020-04-19 17:27 0 589 推薦指數：
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