本作品内容为CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推。由于卷积层中输出特征图的每个神经元与其输入进行局部连接,并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值,得到该神经元输入值,该过程等同于卷积过程,CNN也由此而得名1, 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为1, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。
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