15天共读深度学习Day13

通过CNN的可视化，随着层次变深，提取的信息愈加高级。 CNN 的卷积层中提取的信息。第 1 层的神经元对边缘或斑块有响应，第 3 层对纹理有响应，第 5 层对物体部件有响应，最后的全连接层对物体的类别（狗或车）有响应。 LeNet和AlexNet是CNN的代表性网络。 LeNet是1998年提出的（21年了耶）进行手写数字识别的网络，它有连续的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。 与现在的C

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