卷积神经网络

最新推荐文章于 2023-06-07 17:56:32 发布
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本文介绍了卷积神经网络的基本结构，包括输入层、卷积层、池化层及全连接层等关键组成部分。卷积层主要用于特征提取，而池化层则用于减少特征图的尺寸，提取主要特征。

一个例子的网址
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
输入层 -> 卷积层 ->池化层 ->卷积层 ->池化层 -> 全连接层1 -> 全连接层2 ->输出层

  • 卷积层：用它来进行特征提取
  • 池化层：对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；一方面进行特征压缩，提取主要特征
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