weixin_68902634的博客

原创 神经网络复习笔记

1.卷积是一种常用的图像处理和深度学习中的操作，它通过滑动一个小的矩阵（称为卷积核或滤波器）在输入数据上进行计算，从而得到输出特征图。2.残差神经网络（Residual Neural Network，简称ResNet）是一种深度卷积神经网络架构，通过使用残差块（Residual Block）来解决深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。3.VGG网络以其简洁、易于理解的结构而闻名。它采用连续多个3x3大小的卷积核和池化层进行特征提取，并使用全连接层进行分类。整个网络共有16-19层，具体层数由网络深度决定。