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yixi+1yi+1

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卷积神经网络－卷积12.3.4.

卷积神经网络－卷积(Convolutional卷积神经网络基本结由多个卷积核组合形

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卷积神经网络－卷积卷积核(Convolutional卷积核初值随机生成，通过反 更新

卷积神经网络－卷积卷积核组合方式：卷积层(convlayer)－特征图(featuremap)n个

卷积神经网络－卷积

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卷积神经网络－卷积

卷积神经网络－卷积 (Forwardk：卷积核，输入第k层(p,q)

卷积神经网络－卷积反向(Back(i,j)(2,2)-

反向中第t张(i,j)(1,1)-

卷积神经网络－卷积反向(Back

反向中第t卷积核，

卷积神经网络－卷积

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卷积神经网络－功能归一化层(NormalizationLayer)BatchNormalization(BN)Scale不一

卷积神经网络－功能归一化层(Normalization与BN的区别BN训练中有学习参

卷积神经网络－功能切分层(Slice

卷积神经网络－功能融合层(MergeInceptionLeNet的基本模块

卷积神经网络－功能融合层(Merge如：1x1001-Dvecter+1x1001-Dvector->1x200或：100x100x3 100x100x4

卷积神经网络－功能融合层(Merge

卷积神经网络－功能scale

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总12.3.4.实例：卷积神经网络MNIST

期待目 4.能够

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