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深度学习(part8)--CNN卷积神经网络
学习笔记,仅供参考,有错必究
参考资料:
卷积过程padding的理解
;
一文弄懂各大池化Pooling操作
文章目录
为什么需要CNN
CNN基础
CNN网络整体结构
Conv层(卷积层)
激活函数层(非线性变换)
池化层pooling
神经网络常用解决套路
图像问题基本方法
为什么需要CNN
以
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原文地址:https://blog.csdn.net/m0_37422217/article/details/126391546
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