神經網絡結構學習--輸入層、卷積層、激活層、池化層和全連接層

作爲一隻機器學習小白，最近讀圖像處理方面的論文很是吃力，特此補一下這方面的知識，做一下整理方便日後查閱。神經網絡的結構包括輸入層、卷積層、激活層、池化層和全連接層，下面逐層進行總結。 1.輸入層 即輸入要訓練的數據，如果是圖像的話，圖像一般尺寸爲【寬x高x深】，深度一般爲3，即R,G,B三通道，灰度圖就是1吧。 2.卷積層 局部感知：人的大腦識別圖片的過程中，並不是一下子整張圖同時識別，而是對於圖

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