卷積神經網絡CNN的四大關鍵技術（個人理解）
本文僅是自己的理解與認識，有不正確、不嚴謹之處歡迎大佬們批評指正！ 今天在學習卷積神經網絡時發現這樣一句話：卷積神經網絡使用局部連接、權值共享、多卷積核以及池化四個關鍵技術，教材上對這四大技術的講解也不是很明瞭，查閱資料後大致有了自己的理解的認識，在此記錄一下。 除了多卷積核，其他三大關鍵技術的目的都是爲了減少參數量，簡化模型的訓練同時防止模型過擬合，只不過採取的手段和依靠的原理不同。而多卷積核則
相關文章
- 1. CNN卷積神經網絡的理解
- 2. 理解CNN卷積神經網絡
- 3. 卷積神經網絡(CNN)原理以及個人理解
- 4. CNN卷積神經網絡（圖解CNN）
- 5. 卷積神經網絡CNN
- 6. 卷積神經網絡(CNN)
- 7. 卷積神經網絡 CNN
- 8. 卷積神經網絡（CNN）
- 9. CNN卷積神經網絡
- 10. CNN - 卷積神經網絡
- 更多相關文章...
- • XML 相關技術 - XML 教程
- • 網站主機 技術 - 網站主機教程
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. CNN卷積神經網絡的理解
- 2. 理解CNN卷積神經網絡
- 3. 卷積神經網絡(CNN)原理以及個人理解
- 4. CNN卷積神經網絡（圖解CNN）
- 5. 卷積神經網絡CNN
- 6. 卷積神經網絡(CNN)
- 7. 卷積神經網絡 CNN
- 8. 卷積神經網絡（CNN）
- 9. CNN卷積神經網絡
- 10. CNN - 卷積神經網絡