本文的主要内容有::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
本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
二维卷积层
本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。
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