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上传时间: 2021-01-07
详细说明：卷积神经网络基础
如图：
代码实现：
X和K为输入项，X为数据，K为卷积核。
函数中间Y为结果。
意义：卷积是用于处理图像的，图像处理之后，是为了特征显化
多通道输入
因为是处理图像，图像每个像素都有RGB三个值，所以就需要多通道输入，对应的核可以相同，也可以不同，结果可以是一个，也可以是多个。
其目的在于：提取不同的特征
1×1卷积层
这个是用来减少通道的。让特征显化。
LeNet
说白了，就是卷积层（其中包含池化）和全连接层叠在一起。
其中,linear就是全连接，conv2d,pool就是池化。其他的就是激活函数。
卷积神经网络进阶
之前讲到LeNet结构并不是特别好，这里有几
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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