卷積神經網絡模型解讀及數學原理 ——翻拍圖片識別

目錄 一、需求背景 二、知識儲備 1、深度學習 2、卷積神經網絡 3、PyTorch框架 4、張量 5、梯度下降法 三、模型解讀 1、輸入層 2、隱藏層 1）卷積層 2）激活函數 3）池化層 4）流向圖推演 5）線性層 3、輸出層 四、模型訓練 1、損失函數 2、優化方法 3、訓練過程 五、模型評估 前言： 本篇主要記錄在研究翻拍圖片識別程序源碼過程中的理論學習成果、對模型設計的解讀和其中的數學原

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