神经网络进阶之路
【来源于5.18和5.26大佬的课程】 【好吧不记录果真什么都忘了】web 基础 神经网络中的基本概念 conv层 对于卷积（N，H，W，C） 卷积层的参数量为 cOut * cIn * hKernel * wKernel， 例如若是输入为20 * 20 * 3，若是输出chanel为 5，则根据下图，上一层的每一个c都会与下一层c相连，所以为cIn * cOut的参数量，具体的可理解过程为每一个
相关文章
- 1. OpenCV进阶之路：神经网络识别车牌字符
- 2. 2.1 卷积神经网络-神经网络进阶
- 3. 3.1 卷积神经网络进阶-alexnet
- 4. 循环神经网络进阶
- 5. 【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-四】神经网络的结构
- 6. Android进阶之路之网络编程
- 7. java大神进阶之路
- 8. Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
- 9. pytorch_task5 卷积神经网络基础；leNet；循环神经网络进阶
- 10. 动手学DL|Task5 LeNet+卷积神经网络进阶+循环神经网络进阶
- 更多相关文章...
- • 网络协议是什么？ - TCP/IP教程
- • traceroute命令进行路由跟踪 - TCP/IP教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
