計算機視覺(算法與應用):Convolutional Neural Networks

歷史： 應用場景： image captioning, calssification,retrieval, detection, 分割、圖像風格遷移 介紹： 池化：降維作用 逐層介紹： FC層 對卷積的結果要使用激活函數 卷積層： 做點積運算 最終得到一個激活圖 stride是濾波器的移動步長！ 實際中會邊界擴充，擴0行！ zero padding 例題： 總結： K爲2的奇數層 注意1x1的濾波

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