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卷积神经网络(CNN) 的基本原理是什么?

卷积神经网络(CNN) 的基本原理是什么?

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云上静思 2022-07-28 18:28:05 389 0
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  • 卷积神经网络包括输入层、隐含层、输出层,其中隐含层包括卷积层、池化层和全连接层3 类常见构筑,这3 类分别负责的分工是卷积层对输入数据进行特征提取,池化层用来大幅降低参数量级( 降维、防止过拟合),全连接层类似传统神经网络的 部分,用来输出想要的结果。

    以上内容摘自《前端代码是怎样智能生成的》电子书,点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=53可下载完整版

    2022-07-28 19:05:39
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