卷積神經網絡CNN原理介紹
1、卷積神經網絡CNN通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數個數。 2、圖像與卷積核作用，得到特徵圖。卷積核有多樣，可以理解成是濾波器 3、池化。 最大值池化，平均值池化，隨機值池化。 一般在卷積層後會加一個池化層操作。 4、對於卷積操作：same padding，爲了在卷積後得到與原平面相同大小的特徵圖，在卷積操作之前給原平面補0。
相關文章
- 1. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 2. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 3. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 4. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 5. 卷積神經網絡（CNN）的原理
- 6. 卷積神經網絡原理CNN
- 7. 卷積神經網絡(CNN)原理
- 8. CNN卷積神經網絡原理
- 9. CNN：卷積神經網絡_原理
- 10. 卷積神經網絡CNN
- 更多相關文章...
- • 網站主機 介紹 - 網站主機教程
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
- 2. Java 3 年，25K 多嗎？
- 3. mysql安裝部署
- 4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
- 5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
- 6. dataframe2
- 7. ThinkFree在線
- 8. 在線畫圖
- 9. devtools熱部署
- 10. 編譯和鏈接
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 卷積神經網絡(CNN)介紹
- 2. 卷積神經網絡（CNN）的介紹
- 3. 卷積神經網絡（CNN）介紹
- 4. 卷積神經網絡(CNN)介紹01
- 5. 卷積神經網絡（CNN）的原理
- 6. 卷積神經網絡原理CNN
- 7. 卷積神經網絡(CNN)原理
- 8. CNN卷積神經網絡原理
- 9. CNN：卷積神經網絡_原理
- 10. 卷積神經網絡CNN