Convolutional Neural Networks简述

最新推荐文章于 2025-08-19 23:08:28 发布

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#深度学习 #人工智能 #python

本文介绍了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的基本组成部分，包括卷积层、池化层及全连接层等，并讨论了ResNet和DenseNet等网络结构如何改进梯度消失问题、增强特征传递及提高特征利用率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Convolutional Neural Networks

计算机通过学习并挖掘目标属性的相关特征（Features）来对目标进行识别与探究。
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卷积层 Convolutional Layer
池化层 Pooling Layer
全连接层 Fully-Connected Layer

1. Convolution Layer: The Kernel

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2. Pooling Layer

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3. ResNet

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4. DenseNet

减轻了vanishing-gradient
加强了feature的传递
更有效地利用了feature
一定程度上较少了参数数量

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