卷積神經網絡——輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全鏈接層

卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全鏈接層組成，即INPUT（輸入層）-CONV（卷積層）-RELU（激活函數）-POOL（池化層）-FC（全鏈接層）web 卷積層 用它來進行特徵提取，以下： 算法 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的filter(感覺野),這裏注意：感覺野的深度必須和輸入圖像的深度相同。經過一個filter與輸

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