2022年2月23日
卷积与池化过程维度尺寸变化与一些名词整理
摘要： 之前整理过全连接层的前向传播过程中一些权重参数的维度。这篇文章整理一下带有卷积与池化的神经网络。还是直接给一个例子，从例子出发把各个方面梳理一下。 以AlexNet为例（如下图）： 卷积 卷积的作用在于提取特征。可以用不同的卷积核提取不同层次的特征 一般用到卷积和池化的网络都是用于图像任务，我们的输 阅读全文
posted @ 2022-02-22 23:59 JunanP 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)