cs231n(5) CNN--翻译
CNN 卷积神经网络与先前章节的原始神经网络非常相似：他们有具有权重和偏置值学习能力的神经元组成。每个神经元都接收输入数据，点乘运算然后进行非线性激活函数运算。整个神经网络是一个单一的可导的评分函数：输入原始图像像素，输出类别评分。在神经网络的最后一层有损失函数，我们在有规律的神经网络中发现的所有技巧仍然适用。 那有什么改变呢？CNN架构假设输入是图像，这允许我们在架构中加入特定的属性。这些特性使
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