卷神經網絡各層詳解+實例詳解

卷積神經網絡CNN的結構一般包含這幾個層： 輸入層：用於數據的輸入 卷積層：使用卷積核進行特徵提取和特徵映射 激勵層：由於卷積也是一種線性運算，因此需要增加非線性映射 池化層：進行下采樣，對特徵圖稀疏處理，減少數據運算量。 全連接層：通常在CNN的尾部進行重新擬合，減少特徵信息的損失 輸出層：用於輸出結果 歸一化層（Batch Normalization）：在CNN中對特徵的歸一化 切分層：對某些

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