文件名称:
Dive into deep learning task 05- 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: 39kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：3.卷积神经网络基础
卷积其实是一种信号过滤器，实际上做的二维互相关运算。以前理解 的是卷积运算，现在才发现这就是互相关运行，说白了就是用卷积核遍历输入的数组。
池化是一种降维操作。
互相关运算和卷积运算没有本质上的不同，但是还是有区别。
卷积神经网络的输出为 (nh+ph-kh+sh)/sh * (nw+pw-kw+sw)/sw
nh,nw 为输入的高和宽
ph,pw为填充的高和宽
kh,kw为卷积核的高和宽
sh,sw为纵向和横向步长
课后题居然大错，第一题被坑了，是彩色 图片，有3个通道。。。
卷积层和池化层的区别是：
卷积层是加权求和，权值 通过训练来得到。
池化层是通过选择最大数据或
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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