文件名称:
ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记-卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
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文件大小: 50kb
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：宅家中看到Datawhale的学习号召，在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组，战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技，感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他志愿者！
1 卷积神经网络基础
1.1 二维卷积
本小节介绍了二维卷积，主要用于图像数据（刚好是二维的数据）处理。
二维卷积通过输入二维数据和二维核数据的运算（卷积），得到一个小于输入数据的二维输出数据，但是该输出数据依然部分保存了输入数据的信息。输出的二维数据可以看作输入数据的一个缩略图，也叫特征图。对输出有影响的所有可能的输入区域叫做输出数据的感受野（感受域？）
1.2 步幅和填充
卷积
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