pytorch task05 卷积神经网络 文章目录pytorch task05 卷积神经网络1.卷积神经网络基础1.1二维卷积层1.2填充和步幅1.3多输入通道和多输出通道1.4卷积层与全连接层的对比1.5池化2 经典模型LeNet-5AlexNetVGGGoogLeNet (Inception)ResNet退化问题残差网络的解决办法 1.卷积神经网络基础 1.1二维卷积层 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

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