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查询Tags标签： 池化层，共有 7条记录-
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第7章 卷积神经网络
目录 第7章 卷积神经网络 7.1 整体结构 7.2 卷积层 7.2.1 全连接层存在的问题 7.2.2 卷积运算 7.2.3 填充 7.2.4 步幅 7.2.5 3维数据的卷积运算 7.2.6 结合方块思考 7.2.7 批处理 7.3 池化层 7.4 卷积层和池化层的实现 7.4.1 4维数组 7.4.2 基于im2col的展开 7.4.…
2022/2/8 1:13:48 人评论 次浏览 -
神经网络-池化层
池化层： 一种形式的降采样 理解：在发现一个特征之后，它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。 作用： 特征不变性 特征降维（下采样） 在一定程度上防…
2022/2/2 23:46:16 人评论 次浏览 -
ML算法（四）——CNN原理
卷积神经网络应用领域包括检测任务、分类与检索、超分辨率重构、医学任务、无人驾驶、人脸识别等。 卷积网络与传统网络的区别： CNN新增了卷积层和池化层，连接顺序是"卷积层-RELU-（池化层）" 全连接，Affine层跟着激活函数RELU层或SIGMOID层，最后由Softmax层…
2021/9/5 17:36:16 人评论 次浏览 -
ML算法（四）——CNN原理
卷积神经网络应用领域包括检测任务、分类与检索、超分辨率重构、医学任务、无人驾驶、人脸识别等。 卷积网络与传统网络的区别： CNN新增了卷积层和池化层，连接顺序是"卷积层-RELU-（池化层）" 全连接，Affine层跟着激活函数RELU层或SIGMOID层，最后由Softmax层…
2021/9/5 17:36:16 人评论 次浏览 -
卷积神经网络
1.对于普通的多层神经网络，只有一个全连接层而对于图像的处理，往往是rgb三个参数，即有三维，数据量太大，多层神经网络不能有很好的效果，则需要将三维的参数转到全连接层的一维，这时就需要通过卷积神经网络。 以上图均为卷积神经网络图2.卷积运算卷积神经网络中卷积层…
2021/8/13 23:05:51 人评论 次浏览 -
卷积神经网络
1.对于普通的多层神经网络，只有一个全连接层而对于图像的处理，往往是rgb三个参数，即有三维，数据量太大，多层神经网络不能有很好的效果，则需要将三维的参数转到全连接层的一维，这时就需要通过卷积神经网络。 以上图均为卷积神经网络图2.卷积运算卷积神经网络中卷积层…
2021/8/13 23:05:51 人评论 次浏览 -
浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)
本篇文章主要介绍了浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2019/7/15 0:51:15 人评论 次浏览
