GPT系列讲演：经典深度学习算法拆解(1/16)

卷积层应用卷积核完成特征提取。卷积层的作用是提取部分区域的特征，不同的卷积核相当于不同的特征提取器，反之，提取不同的特征需求不同的卷积核。输入原图经过卷积核提取后，即得到特征映射（Feature Map），每个特征映射能够作为一类抽取的图像特征。目前，卷积网络的整体结构趋向于运用更小的卷积核（好比 1×1 和 3×3），以及更深的结构（好比层数大于 50）。 [查看原文]

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