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RSS订阅原创 深度学习基本概念解析：从入门到精通
深度学习中的维度概念是理解数据形态和网络结构的关键。每个维度对应数据的具体属性，如批次（样本数）、长/宽（空间大小）、通道（特征视角）等。网络通过各层（卷积层、全连接层等）调整维度，实现从原始数据到任务目标的映射。输出层维度直接关联任务需求，如分类任务对应类别数。Softmax和交叉熵损失基于输出维度计算概率分布和误差。理解维度变化逻辑（如卷积层增加通道数提取特征，全连接层展平空间维度）是掌握深度学习模型运作机制的核心。
2025-08-28 16:43:31
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