深度學習課堂筆記--卷積神經網絡

深度學習課堂筆記–卷積神經網絡 CNN經典模型網絡層次越來越深，越來越複雜，模型效果越來越好 卷積神經網絡結構 核心層：卷積層、池化層 卷積層 一維離散卷積： 二維卷積： 一個矩陣翻轉後和另一個矩陣移位相乘 卷積層的運算過程 卷積層的目的是萃取出圖片中的特徵，識別邊界 卷積運算步長 stride：濾波器每次移動的步幅，一般爲1，意味着濾鏡逐個像素移動 數據填充 padding：邊緣數據不丟失 實際

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