卷積神經網絡——輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層

版權聲明：本文爲博主原創文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT（輸入層）-CONV（卷積層）-RELU（激活函數）-POOL（池化層）-FC（全連接層） 卷積層 用它來進行特徵提取，如下：   輸入圖像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5*5*3

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