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文件名称: PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 119kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-01-21
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减少特征信息的损失 输出层:用于输出结果 PyTorch实战 本文选用上篇的
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