FNC理论解读

时间 2021-01-21

标签神经网络深度学习繁體版

原文原文链接

FCN的前身见下图,可看出下图由convolution 和fully connected构成，其中convolution的部分由卷积(获取高维特征)和pool(使图片缩小一半),而fully connected 主要传统神经网络相似作为权值训练，最后通过softmax输出概率最高的类别。将全连接层转换为卷积层，这也是fully Convolutional Networks的由来。参照论文：T

>>阅读原文<<

1. RNN理论解读
2. DenseNet论文解读理解
3. BERT论文精读理解
4. YOLOv3论文阅读理解
5. YOLOv1论文阅读理解
6. 【论文】Match-LSTM 机器阅读理解
7. ResNet-论文阅读理解-笔记
8. 论文阅读理解 - Pyramid Scene Parsing Network
9. tms fnc组件安装步骤
10. yolov4论文解读
更多相关文章...
• CAP理论是什么？ - NoSQL教程
• RSS 阅读器 - RSS 教程
• JDK13 GA发布：5大特性解读
• Docker 清理命令

最新文章

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. RNN理论解读
2. DenseNet论文解读理解
3. BERT论文精读理解
4. YOLOv3论文阅读理解
5. YOLOv1论文阅读理解
6. 【论文】Match-LSTM 机器阅读理解
7. ResNet-论文阅读理解-笔记
8. 论文阅读理解 - Pyramid Scene Parsing Network
9. tms fnc组件安装步骤
10. yolov4论文解读

>>更多相关文章<<