文件名称:
《动手学深度学习Pytorch版》Task5-卷积神经网络
开发工具:
文件大小: 214kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：卷积神经网络基础
需要理解卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层、填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
几个经典的模型
LeNet
AlexNet
VGG
NiN
GoogLeNet
1×1卷积核作用
放缩通道数：通过控制卷积核的数量达到通道数的放缩。
增加非线性：1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程，并且还加入了非线性激活函数，从而可以增加网络的非线性。
计算参数少
LeNet vs AlexNet
注：5*5 Conv(16)，这里的16指的是输出的通道数
LeNet的图片是灰度图，尺寸也小，模型比较简单； AlexNet是尺寸更大的彩色图，最开始的卷积核设计的也更大，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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