卷积层和池化层
Posted 1357
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了卷积层和池化层相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构：
- 局部区域感知
- 权重共享
- 空间或时间上的采样
以上是关于卷积层和池化层的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
手写数字识别python代码 卷积层，池化层，正向传播（relu：激活函数）
Lesson 17.7&17.8&17.9&17.10 调用经典框架&基于resnet与vgg的自建架构&基于普通卷积层和池化层的自建架构&有监督的预训