第二次打卡学习心得

首先关于卷积神经网络的概念回顾 其中两个重要的概念：填充与步幅 关于卷积核的通道数： 个人理解为：与上一层的输出相适应，卷积核的通道数(channel)由上一层输出的特征图(feature maps)的个数决定 卷积神经网络的发展： LeNet就是典型的深层网络 AlexNet为第二阶段的发展 后来由牛津大学团队提出具有堆叠结构的VGG 衍生出了NiN 在宽度上进行了拓宽，由谷歌团队提出了Ince

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