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。
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