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文档简介
第11章
卷积神经网络11.1卷积神经网络的基本概念11.2卷积神经网络的实现11.1卷积神经网络的基本概念11.1卷积神经网络基本原理inputimage，输入图片根据初始化的卷积核，对图片进行卷积（Convolution），图片中的过程通过卷积操作，得到第二层深度为3的特征图：3FeatureMaps。对第二层的特征图进行池化（Pooling）操作，得到第三层深度为3的特征图。反复2、3两个过程，直到第五层深度为5的特征图最后将这5个特征图，即5个矩阵，按行展开连接成向量，传入全连接层（FullConnected）层。+卷
积?输入数据卷积核卷积结果11.1卷积神经网络的基本概念11.2卷积运算原理卷积核是一个权值矩阵。它在2维输入数据上「滑动」，与当前输入的部分数据进行矩阵点乘，得到的值成为卷积结果中的单个输出值11.1卷积神经网络的基本概念Padding使输出的尺寸等于输入11.1卷积神经网络的基本概念Pooling取每2×2网格的平均值/最大值11.1卷积神经网络的基本概念对于彩色图像，需要在RGB三个通道上分别卷积11.1
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