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上传时间: 2021-01-06
详细说明：1.卷积神经网络基础；
对于CNN中一些概念的理解
1.feature map
在CNN的各个卷积层中，数据都是以３维形式存在的。我们可以把它看成许多个２维平面图叠在一起，其中每个２维图称为一个feature map .
在输入层，如果是灰度图，只有一个feature map；如果是彩色图片，一般是3个feature map（RGB）。
其他层：层与层之间会有若干个卷积核(kernel),上一层每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map，如果有N个卷积核，下一层就会产生N个feature map.
2.多个feature map 的作用是什么
在
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