weixin_53443823的博客

本文是基于《集成学习 基础与算法》的学习笔记。文章大部分内容来自于网络的各种博客总结，本博文仅仅作为本人学习笔记，不做商业用途。文章目录1.2 常用学习算法1.2.3 神经网络1.2.4 朴素贝叶斯1.2.5 k-近邻1.2.6 支持向量机和核方法1.2 常用学习算法1.2.3 神经网络神经网络 (Neural Network), 上图所示的是多层前馈网络 (multi-layer feed-forward network)。输入层接收输入特征向量，输出层输出标记，输入层和输出层之间的层被称

本文是关于 常规卷积 / 深度可分卷积 的学习笔记。文章大部分内容来自于网络的各种博客总结，本博文仅仅作为本人学习笔记，不做商业用途。文章目录常规卷积深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution)深度卷积 (Depthwise Convolution)逐点卷积 (Pointwise Convolution)参数对比参考网址常规卷积对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为