CS231n CNN SUMMARY
CS231n CNN Summary CNN 結構 如圖所示，CNN在輸入數據以後，經過若干個卷積層（CONV）及池化層（POOL）以後，再經過若干個全連接層（FC）層以後，得到輸出。可根據需求選擇CNN的結構，卷積層、池化層、全連接層的順序以及數量可根據需求進行選擇。卷積層、池化層、全連接層中都需要選擇激活函數，圖中的激活函數爲ReLu。 前邊的卷積層一般得到低階的特徵，比如邊緣特徵；中間層得到
相關文章
- 1. CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary
- 2. CNN筆記（CS231N）——CNN架構（CNN Architectures）
- 3. cs231n(5) CNN--翻譯
- 4. CS231N-12-Visualizing & Understanding CNN
- 5. CS231n lecture 5 Convolutional Neural Networks(CNN)
- 6. [coursera/ConvolutionalNeuralNetworks/week1]Foundations of cnn(summary&question)
- 7. CS231N
- 8. CS231n-CNN部分重點彙總
- 9. 深度學習小白——CS231n Assignment2（CNN）
- 10. cs231n-有關CNN的介紹、細節
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XPath，下一步呢？ - XPath 教程
- • Maven 項目文檔 - Maven教程
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary
- 2. CNN筆記（CS231N）——CNN架構（CNN Architectures）
- 3. cs231n(5) CNN--翻譯
- 4. CS231N-12-Visualizing & Understanding CNN
- 5. CS231n lecture 5 Convolutional Neural Networks(CNN)
- 6. [coursera/ConvolutionalNeuralNetworks/week1]Foundations of cnn(summary&question)
- 7. CS231N
- 8. CS231n-CNN部分重點彙總
- 9. 深度學習小白——CS231n Assignment2（CNN）
- 10. cs231n-有關CNN的介紹、細節