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卷积神经网络的组件

卷积神经网络的组件

作者: 空谷幽兰_c411 | 来源:发表于2020-03-12 07:55 被阅读0次

卷积神经网络的组件包括输入层,卷积层,激活层,池化层,全连接层。

输入层

输入层的作用是把输入数据送入卷积神经网络进行特征提取。

卷积层

卷积层是卷积神经网络的核心组件,对输入数据进行特征提取
卷积层的优点在于局部连接和权值共享

激活层

激活层的作用在于对卷积层抽取的特征进行激活

池化层

池化层对特征图进行下采样,对感受域的特征进行筛选

全连接层

全连接层是一个线性特征映射的过程

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