文件名称:
动手学深度学习Pytorch Task05
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文件大小: 384kb
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：本节课内容，卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶
一、卷积神经网络基础
二维互相关运算：二维互相关运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核数组，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。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算区域、核数组以及对应的输出。
二维卷积层：二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。
互相关运算和卷积运算：卷积层得名
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