文件名称:
深度学习（五）————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: 878kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：目录
卷积神经网络基础
二维互相关运算
填充
步幅
多输入通道和多输出通道¶
卷积层与全连接层的对比
池化
LeNet 模型
深度卷积神经网络（AlexNet）
AlexNet
使用重复元素的网络（VGG）¶
⽹络中的⽹络（NiN）
GoogLeNet
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
我们介绍卷积层的两个超参数，即填充和步幅，它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。
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
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