巨源洞察 | 初探神经网络与深度学习(1/4)

资料来源：《神经网络与深度学习》，邱锡鹏图3：二维卷积示例池化层起到数据降维作用，池化措施有平均值池化和最大池化，将数据划分不同区域并对不同区域运用平均值或最大值来汇总数据。数据流经过卷积层和池化层后，将输出特征一维展开中止扁平化处置，就能够运用全衔接层中止预测。第一个现代深度卷积网络模型是2012年呈现的AlexNet，完成了深度学习技术在图像分类上的真正突破，运用了 ... [查看原文]

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