卷积神经网络学习2

经典结构： 感受野：类似神经元只接受其所支配的刺激区域内的信号。 分布式表示：每个语义概念由许多分别在不同神经元中被激活的模式表示，而每个神经元又可以参与到不同的语义概念的表示中去。即“分布式表示”与神经元是一个多对多映射。如输入图像为224*224，最后一层汇合层可得到7*7*512的响应张量，512为最后一层卷积核的个数，对应了512个不同的卷积结果（512张特征图或通道）。对于某个模式，会有

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