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CNN中的卷積和池化的理解
時間 2021-08-15
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CNN一般是由輸入層、卷積層、**函數、池化層、全連接層 卷積層:用來進行特徵的提取: 其中input image 32x32x3 其中3爲他的通道數或者可以理解成深度(R、G、B),卷積層是一個5x5x3的filter w。filter (濾波或者成爲感受野),其中filter同輸入的image的通道數是相同的。 如上圖,image(32x32x3)與filter W 做卷積生成得到28x28x
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