深度學習之二：CNN推導
前面看過了CNN的基本結構，經典的模式如下圖： 上圖經典的CNN模型主要可以概括爲三個部分： convolution層：convolution是將原來的輸入向量映射成多個feature map，每個feature map的權重和偏移量都是一樣的 sub-sampling層：sub-sampling 層將feature map進一步縮小，可以選擇down-sampling的方法有很多，如max-
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