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一、卷积神经网络结构 常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet 二、卷积参数与计算量计算 与区分 卷积层参数量 parameter=（KwkhCin+1）*Cout Kw卷积核的宽 kh卷积核的高 Cin上一层通道数 Cout下一层通道数 +1为偏执量 全连接层的参数量 parameter=（Nin+1）*Nout Nout输入的特征向量权重。， Nin输出的

一、人工智能、机器学习、深度学习的关系 通过一张图像来解释人工智能、机器学习。深度学习三者关系。假设让机器模拟人脑，分辨羊，猪，牛三种动物： （1）人工智能就是为机器赋予人的智能，模拟人脑分辨过程； （2）机器学习通过手动特征提取图像特征、设计算法区别特征，最后进行分类，给数据让机器自己学习去进行分辨，但在手动特征提取过程中工程庞大，逻辑复杂非常耗时，依恋经验； （3）深度学习是一种高效的机器学习算法，将特征提取与算法融合到一起让机器学习进行分辨。 三者关系如下图所示： 如上图所示 ，深度学习和机器学