Tensorflow學習筆記day05 + 卷積神經網絡及其TF編程*(典藏)

一、基礎知識 1.1卷積神經網絡(CNN) CNN新出現了卷積層(Convolution層)和池化層(Pooling層), 這兩種不同類型的層通常是交替的, 最後通常由一個或多個全連接層組成 卷積網絡的核心思想是將：局部感受野、權值共享（或者權值複製）以及時間或空間亞採樣(池化)這三種結構思想結合起來獲得了某種程度的位移、尺度、形變不變性. 諾貝爾獎獲得者神經生理學家Hubel和Wie-sel早在

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