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  • 作业四 2019329621078 王晶

    举例详细描述卷积神经网络的部件与功能

    该例中最左边是输入层:对数据做一些处理,比如去均值(把输入数据各个维度都中心化为0,避免数据过多偏差,影响训练效果)、归一化(把所有的数据都归一到同样的范围)、PCA/白化等等。

    中间部分:
    CONA:卷积计算层,线性乘积,求和
    RELU:激励层,激活函数的一种
    POOL:池化层,简言之,即取区域平均或最大,池化层


    全文(Full Article): https://yvsou.com/dc/single.php?groupid=28.218.81608.81609.81613.85931.86408.83744.86526&pid=1341611&startgroup=