摘要： 我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，sof 阅读全文

摘要： Receptive field 可中译为“感受野”，是卷积神经网络中非常重要的概念之一。 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过，当时是各种不明白的，事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事，有什么用等等。直到我某天 阅读全文