卷積神經網絡二
反捲積神經網絡中的反捲積是指，通過測量輸出和已知輸入重構未知輸入的過程，其並不具備學習能力，僅僅是用於可視化一個已經訓練好的卷積神經網絡模型，沒有學習的過程。 看一下VGG-16反捲積神經網絡的結構，VGG-16是一個深度神經網絡模型，其反捲積過程就是將中間數據，按照前面卷積，池化等變化過程，完全相反的做一遍，從而得到類似原輸入的數據。 反捲積的原理 反捲積可以理
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