神经网络结构学习--输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层
作为一只机器学习小白，最近读图像处理方面的论文很是吃力，特此补一下这方面的知识，做一下整理方便日后查阅。神经网络的结构包括输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层，下面逐层进行总结。 1.输入层 即输入要训练的数据，如果是图像的话，图像一般尺寸为【宽x高x深】，深度一般为3，即R,G,B三通道，灰度图就是1吧。 2.卷积层 局部感知：人的大脑识别图片的过程中，并不是一下子整张图同时识别，而是对于图
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