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

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