人工智能几个常用卷积神经网络

人工智能几个常用卷积神经网络 AlexNet 全连接层 1*1卷积核的作用 池化层作用 参数计算（也就是权重） 创建卷积核时，卷积核人个数放在第四维空间。也即，是一个整体代码中是按这种整体来看的。 AlexNet 卷积神将网络的计算公式为： N=(W-F+2P)/S+1 其中N：输出大小 W：输入大小 F：卷积核大小 P：填充值的大小 S：步长大小 链接: link. 总结一句话：卷积后下一输出层

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