文件名称:
Datawhale 组队学习打卡营 任务13：卷积神经网络基础
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文件大小: 294kb
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：卷积神经网络基础
本章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。
目录
二维卷积层
二维互相关运算
二维卷积层
互相关运算和卷积运算
特征图和感受野
填充和步幅
填充
步幅
多输入通道和多输出通道
多输入通道
多输出通道
1*1卷积层
卷积层和全连接层的对比
卷积层的简洁实现
池层
二维池化层
池化层的简洁实现
二维卷积层
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-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器
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