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《动手学深度学习》Task05：卷积神经网络基础+LeNet+卷积神经网络进阶
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：文章目录1 卷积神经网络基础1.1 二维卷积层1.2 填充和步幅1.3 多输入通道和多输出通道1.4 卷积层与全连接层的对比1.4 池化2 LeNet2.1 LeNet 模型2.2 获取数据和训练模型3 卷积神经网络进阶3.1 深度卷积神经网络（AlexNet）3.2 使用重复元素的网络（VGG）3.3 网络中的网络（NiN）3.4 GoogLeNet
1 卷积神经网络基础
本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
1.1 二维卷积层
本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据
二维互相关运算
二维互相关（cross-cor
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