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  • 吴恩达深度学习编程作业第四周第一节——Convolution model-step by step v1/v2

    1.逐步构建卷积网络 本次要构建的网络基本架构: 注:每进行一次前向传播操作,都会有与之对应的后向传播,前向传播的参数将被存储,这些参数在后向传播过程中将被用来计算梯度。 2.卷积神经网络 2.1零值填充 使用零值填充的好处: 填充帮助你使用卷积层而不需要收缩输…

    2021/10/11 22:15:39 人评论 次浏览
  • 吴恩达深度学习编程作业第四周第一节——Convolution model-step by step v1/v2

    1.逐步构建卷积网络 本次要构建的网络基本架构: 注:每进行一次前向传播操作,都会有与之对应的后向传播,前向传播的参数将被存储,这些参数在后向传播过程中将被用来计算梯度。 2.卷积神经网络 2.1零值填充 使用零值填充的好处: 填充帮助你使用卷积层而不需要收缩输…

    2021/10/11 22:15:39 人评论 次浏览
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