卷積神經網絡的最佳解釋!

CNN由由可學習權重和偏置的神經元組成。每個神經元接收多個輸入,對它們進行加權求和,將其傳遞給一個激活函數並用一個輸出作爲響應。整個網絡有一個損失函數,在神經網絡開發過程中的技巧和竅門仍然適用於CNN。很簡單,對吧? 那麼,卷積神經網絡與神經網絡有什麼不同呢? 和神經網絡輸入不同,這裏的輸入是一個多通道圖像(在這種情況下是3通道,如RGB)。 在我們深入之前,讓我們先了解一下卷積的含義。 卷積 我
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