山書學習第五次筆記

卷積神經網絡基礎 如圖： 代碼實現： X和K爲輸入項，X爲數據，K爲卷積核。 函數中間Y爲結果。 意義：卷積是用於處理圖像的，圖像處理之後，是爲了特徵顯化 多通道輸入 因爲是處理圖像，圖像每個像素都有RGB三個值，所以就需要多通道輸入，對應的核可以相同，也可以不同，結果可以是一個，也可以是多個。 其目的在於：提取不同的特徵 1x1卷積層 這個是用來減少通道的。讓特徵顯化。 LeNet 說白了，就是

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