CNN卷積和池化
概述 深度學習中CNN網絡是核心，對CNN網絡來說卷積層與池化層的計算至關重要，不同的步長、填充方式、卷積核大小、池化層策略等都會對最終輸出模型與參數、計算複雜度產生重要影響，本文將從卷積層與池化層計算這些相關參數出發，演示一下不同步長、填充方式、卷積核大小計算結果差異。 一：卷積層 卷積神經網絡(CNN)第一次提出是在1997年，楊樂春（LeNet）大神的一篇關於數字OCR識別的論文，在2012
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