卷积神经网络的关键知识点学习

这两天看了本大神写的魏秀参——《解析卷积神经网络——深度学习时间手册》，在此写下我的一点总结，有助于巩固总结知识。 一、卷积的基本组成 卷积操作：获取的是图像的局部信息 Pooling： ①特征不变性；②特征降维；③缓解一定程度的过拟合 激活函数：增加了网络的非线性表达能力 全连接层：分类层，可用卷积的方式实现，分前面是卷积层和全连接层两种形式 感受野：相对于大的卷积核，使用小卷积核增加深度，减少

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