從元件角度簡單理解CNN

從元件的角度簡單理解CNN 文章目錄 從元件的角度簡單理解CNN 寫在前面 CNN整體結構 卷積+線性整流（CONV+RELU） 部分 CONV卷積部分 RELU線性整流部分 池化（POOL） 部分 全連接（FC） 部分 BP神經網絡 CNN的訓練 誤差反向傳遞 全連接層的反向傳播 池化層的反向傳播 最大值池化的反向傳播 平均值池化的反向傳播 卷積層的反向傳播 總結 寫在前面 本文旨在幫助想要初步

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