会员
周边
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
赫连勃勃大王
博客园
首页
新随笔
联系
管理
订阅
2017年10月27日
1-深度学习之卷积和池化??
摘要: 卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入
阅读全文
posted @ 2017-10-27 09:27 赫连勃勃大王
阅读(830)
评论(0)
推荐(0)
编辑
公告