深度學習（五）————卷積神經網絡基礎、leNet、卷積神經網絡進階

目錄 卷積神經網絡基礎 二維互相關運算 填充 步幅 多輸入通道和多輸出通道¶ 卷積層與全連接層的對比 池化 LeNet 模型 深度卷積神經網絡（AlexNet） AlexNet 使用重複元素的網絡（VGG）¶ ⽹絡中的⽹絡（NiN） GoogLeNet 卷積神經網絡基礎 本節我們介紹卷積神經網絡的基礎概念，主要是卷積層和池化層，並解釋填充、步幅、輸入通道和輸出通道的含義 我們介紹卷積層的兩個超參數

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