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【动手学深度学习】Task05笔记汇总
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文件大小: 264kb
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
相比taks04，感觉这边比较能看得下去，就先看了。
卷积神经网络基础
1.卷积和池化的计算概念不难理解，本质还是矩阵运算，又在感叹之前老师在代数学里埋的种子。
2.二者最大的区别是，池化层好像没有自己学什么，只是数值的搬运工，然后在模型里的日常工作是降维。但卷积层应该是学到新东西了，适当设置步长也能代班降维。想到之前有个朋友还玩了卷积核的可视化，之前没懂她在干嘛，现在可能有点点懂了。池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播。
3.根据别人的大量实验，有一些常用的卷积核size，例如1，2，3，5
4.感 受 野 这个名
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