CNN学习简要总结

CNN学习简要总结 今天学习了一下卷积神经网络(CNN)的基础知识，简要总结一下学习到的内容 CNN网络架构一般是通过卷积层不断抽取特征，然后接全连接层 那么如何得到卷积层，是通过层与卷积核（Filter）进行卷积计算。卷积类似于向量内积，将卷积核的每一维与该层内对应维数据相乘相加，步长（stride）决定每次卷积计算完毕后，卷积核移动多少个数据单位，也决定卷积得到的下一个特征层的大小，如果想让特

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