讲人话的计算机视觉和深度学习（二）全连接神经网络

文章目录 前言 一、图像表示 二、分类模型 1.全连接网络的权值 2.全连接网络与线性不可分 3.全连接神经网络绘制与命名 4.激活函数 三、损失函数 1.Softmax 2.交叉熵 3.与多类支持向量机的对比 四、优化算法 1.计算图与反向传播 2.再看激活函数 3.动量法与自适应梯度 五、训练过程 1.权值初始化 2.批归一化（BN） 前言 有了上一章线性分类器的基础，下面开始学习全连接神经网

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