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RNN和全連接層
時間 2021-01-02
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深度學習實戰篇
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全連接層 (1)卷積網絡是將提取各個特徵 (2)將第一層的各個特徵經過全連接變成一個貓臉 (3)在通過全連接變成貓咪,最後通過Softmax進行判斷是貓 (4)將一個3x3x5的輸入,通過一個filter去卷積激活函數3x3x5x4096 可以輸出1x4096的形式。相乘,最後求和的出1x4096. (5)通過Filter去將貓的位置找出來。 (6)爲什麼要兩個全連接層,因爲單個全連接只能解決線性
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