卷積神經網絡詳解及代碼演示

一、卷積神經網絡介紹 卷積神經網絡廣泛應用於計算機視覺領域。就處理圖像數據來說，由於一幅圖像有許多像素點和通道數，人工神經網絡需要很多的權重值w，這樣會大大損耗計算資源，也很容易造成過擬合現象。因此，產生了卷積神經網絡，僅需很少的神經元就可以對圖像進行很好地訓練。 卷積神經網絡主要有以下層次： 1、數據輸入層/ input layer 2、卷積計算層/ conv layer 3、ReLU激勵層/

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