卷積神經網絡各層分析

一、卷積神經網絡層級分析 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（輸入層）-CONV（卷積層）-RELU（激活函數）-POOL（池化層）-FC（全連接層）。 卷積層 用它來進行特徵提取，如下： 輸入圖像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個553的filter(感受野),這裏注意：感受野的深度必須和輸入圖像的深度相同。通過一個filt

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