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2018年9月10日
深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义
摘要: 为什么要使用卷积呢? 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量,需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验来看,人工找到的特征并不是怎么好用,有时多了,有时少了,有时选择的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里面)。这就是为什么
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posted @ 2018-09-10 21:14 战争热诚
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