2201_75480557的博客

原创 卷积神经网络（python实现）

类似于卷积层，步幅决定了池化窗口的移动速度，影响输出特征图的尺寸。：自适应矩估计（Adam），是深度学习中最常用的优化器，结合了动量和自适应学习率，适用于大多数任务。：在输入图像的边缘添加像素，使得输出特征图的尺寸与输入图像相同（步幅为 1 时）。层将多维的输入数据展平为一维，通常在卷积层之后，用于将卷积特征图连接到全连接层。：当输入值为负时，输出为零，可能导致“神经元死亡”问题（即神经元的输出恒为零）。：控制卷积核的移动速度。将输入转换为概率分布，输出的值加起来为 1，常用于多分类问题的输出层。