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吴恩达深度学习笔记四:卷积神经网络 基础和目标检测部分
时间 2020-07-04
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一、卷积神经网络(CNN:Convolutional neural network): 卷积运算:矩阵对应位元素相乘而后相加,主要做用是特征提取和减小参数。深度学习中使用的是“互相关”卷积,即不进行偏转的卷积。python 滤波器(fliter):也叫“核(kernel)”,使用具备不一样参数的滤波器能够检测图片中 垂直、水平边缘等 特征。web 两个重要的特征,能够有效解决计算机视觉等存在的参数
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