卷积神经网络(CNN)模型结构

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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分类专栏： 深度学习100例全系列详细教程
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本文主要介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构，包括卷积层、池化层，并详细阐述了卷积层的卷积过程和池化层的工作原理，帮助读者理解CNN模型的核心组件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。

　　　　在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DNN而去直接学习CNN，难度会比较的大。这是我写的DNN的教程：

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择

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07-08 1015
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Tensorflow 卷积结构模型
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Tensorflow 卷积结构模型Tensorflow 卷积结构模型卷积结构模型AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Print'测试案例AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer' Tensorfl...
Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN
u010555688的专栏
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1. 概述         回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的网络节点之间是全连接的。这样设想一下，如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接，而是局部连接的。这样，就是一种最简单的一维卷积网络。如果我们把上述这个思路扩展到二维，这就是我们在大多数参考资料上看到的卷积神经网络。具体参看下图：
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卷积神经网络CNN
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03-22
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shinuone的博客
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