CNN(一）

時間 2021-01-16

標籤 cnn 简体版

原文原文鏈接

CNN 筆記（一）卷積神經網絡CNN的結構一般包含這幾個層： 1. 輸入層：用於數據的輸入 2.卷積層：使用卷積核進行特徵提取和特徵映射 3.激勵層：由於卷積也是一種線性運算，因此需要增加非線性映射 4.池化層：進行下采樣，對特徵圖稀疏處理，減少數據運算量。 5.全連接層：通常在CNN的尾部進行重新擬合，減少特徵信息的損失 6.輸出層：用於輸出結果卷積神經網絡CNN的結構一般包含這幾個層： 1

>>阅读原文<<

相關文章

1. CNN(一)
2. CNN第一篇
3. CNN理解（一）
4. 一文讀懂 R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN 發展史
5. Matlab實現CNN（一）
6. 一些經典 CNN
7. CNN的一些trick
8. CNN到Text-CNN
9. CNN：測試一下YoloV3
10. 一文讀懂Faster R-CNN
更多相關文章...
• 一對一關聯查詢 - MyBatis教程
• MySQL唯一約束（UNIQUE KEY） - MySQL教程
• RxJava操作符（一）Creating Observables
• Kotlin學習（一）基本語法

相關標籤/搜索

Docker命令大全

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

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

相關文章

1. CNN(一)
2. CNN第一篇
3. CNN理解（一）
4. 一文讀懂 R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN 發展史
5. Matlab實現CNN（一）
6. 一些經典 CNN
7. CNN的一些trick
8. CNN到Text-CNN
9. CNN：測試一下YoloV3
10. 一文讀懂Faster R-CNN

>>更多相關文章<<