人工智能幾個常用卷積神經網絡

人工智能幾個常用卷積神經網絡 AlexNet 全連接層 1*1卷積核的作用 池化層作用 參數計算(也就是權重) 創建卷積核時,卷積核人個數放在第四維空間。也即,是一個整體代碼中是按這種整體來看的。 AlexNet 卷積神將網絡的計算公式爲: N=(W-F+2P)/S+1 其中N:輸出大小 W:輸入大小 F:卷積核大小 P:填充值的大小 S:步長大小 鏈接: link. 總結一句話:卷積後下一輸出層
相關文章
相關標籤/搜索