主页 返回 进入列表

  • 总根 >计算机与教育 >课程 >高等教育课程 >本科课程 >模式识别与人工智能 >zstu-(2021-2022)-1 >学生作业目录 >2019329600033杨金怡

  • 2019329600033_杨金怡_作业4

    一个完整的卷积神经网络可包含卷积层、池化层、全连接层等。其中卷积层用来进行特征提取,池化层用于降低维数,全连接层可用于结果预测(也可使用全卷积网络进行预测)。

    1、卷积层:

    其运算过程主要由以下4步组成:

    原图像(尺寸为 )分别与 个 的卷积核(又名滤波器,fliter)进行卷积运算,得到 个 的特征图(feature map)
    每个特征图分别添加不同的偏置


    全文(Full Article): https://yvsou.com/dc/single.php?groupid=28.218.81608.81609.81613.85931.86408.83744.86609&pid=1341626&startgroup=