15天共讀深度學習Day13

通過CNN的可視化，隨着層次變深，提取的信息愈加高級。 CNN 的卷積層中提取的信息。第 1 層的神經元對邊緣或斑塊有響應，第 3 層對紋理有響應，第 5 層對物體部件有響應，最後的全連接層對物體的類別（狗或車）有響應。 LeNet和AlexNet是CNN的代表性網絡。 LeNet是1998年提出的（21年了耶）進行手寫數字識別的網絡，它有連續的卷積層和池化層，最後經全連接層輸出結果。 與現在的C

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