Feed Forward and Backward Run in Deep Convolution Neural Network 论文阅读笔记
徒手实现CNN：综述论文详解卷积网络的数学本质 Abstract 对卷积网络的数学本质和过程仍然不是太清楚，这也就是本论文的目的。 我们使用灰度图作为输入信息图像， ReLU 和 Sigmoid 激活函数构建卷积网络的非线性属性， 交叉熵损失函数用于计算预测值与真实值之间的距离。 1 Introduction 2 Architecture 2.1 卷积层 reference * [CNN学习笔记]
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