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DL notes 04: CNN基础和经典CNN模型
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文件大小: 403kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章目录一、CNN基础二、LeNet三、AlexNet四、VGG五、NiN六、GoogLeNet
一、CNN基础
因本身有图像处理和图像深度学习方面的基础，故在此只罗列一些重要概念词，后续再补上：
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（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。下图展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计
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