第三次作業：卷積網絡神經
【第一部分】視頻學習心得及問題總結 1.視頻學習心得 藺一迪：老師在第一節中首先介紹了深度學習的一些數學基礎包括線性代數中矩陣線性變化、秩的概念，以及低秩近似等內容，還講述了損失函數、誤差函數等內容。 第二節中，講述了卷積網絡。新的神經網絡的提出必然能夠解決一些現有問題，因為傳統神經網絡權重 ...
原文：第三次作業：卷積神經網絡
視頻心得 .卷積神經網絡與傳統神經網絡從結構上看都是層級結構，但由於圖像數據處理方式 卷積，池化 差異使卷積神經網絡的輸出結果更加接近我們想要的結果。 . 通過視頻的學習，對於神經網絡的認識還是不夠的，對於AlexNet ZFNet等結構還只是處於大體了解基本原理。關於如何合理地應用這些特殊的卷積神經網絡還要再仔細學習。 .池化是卷積神經網絡的另一重要概念。簡單理解可以看作是對圖像的一次 有損壓縮 ...
2021-10-17 15:34 0 103 推薦指數：
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