【cs231n】卷积神经网络及反向传播

文章目录 卷积神经网络 卷积层 池化层 反向传播 卷积层反向传播 池化层反向传播 卷积神经网络 CNN一般由卷积层、池化层、全连接层三种类型的层构成。 卷积层 一些概念： 感受野：即每个神经元与输入数据的局部区域连接的空间大小，其大小为卷积核尺寸（F），深度永远与输入数据的深度相同。 步长：卷积核在输入数据上滑动时，每步所移动的像素大小 零填充：为了使得输出与输入保持同样的大小而仅仅在深度上不同，

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