摘要：
值得再度好多遍：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 摘抄自‘ 战争热诚’ 的博文 权值共享： 下图左：如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1 阅读全文
摘要：
1. 池化层 pooling 特征降维，减少过拟合 1) pooling的目的是 使得每一层smaller and more manageable ， 这是为了有更少的参数数量，来表示输入的这张图 2） 池化操作 只在平面上（actication map）操作，不在depth上操作，所以depth 阅读全文
摘要：
slides见 http://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html 1. 回顾全连接层 2. 卷积层： 能maintain数据的空间结构 1） fileterW在做点积的时候，5*5*3 被flatten 成 75*1 ，然后点积得到一个值 两个向量a = [ 阅读全文
摘要：
slides 见 http://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html neural Networks 1） h 为 x W1 的 score matrix ，再作用于 max（0，）函数之后所得矩阵 2） assignment2 两层神经网络的 反向传播 3） 阅读全文