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2019年3月11日
深度学习原理与框架-卷积神经网络基本原理 1.卷积层的前向传播 2.卷积参数共享 3. 卷积后的维度计算 4. max池化操作 5.卷积流程图 6.卷积层的反向传播 7.池化层的反向传播
摘要: 卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别 分类 相似图像搜索 目标识别 语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级
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posted @ 2019-03-11 16:17 python我的最爱
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