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文章目錄

• 綜述
• • 一、卷積層（CONV）
  • • 1. 卷積層基本屬性
    • 2. 卷積層的特點
    • 3. 卷積運(yùn)算的作用
  • 二、池化層（Pooling）
  • 三、全連接層（FC）

綜述

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由3個部分構(gòu)成：卷積層，池化層，全連接層。簡單來說，卷積層負(fù)責(zé)提取圖像中的局部及全局特征；池化層用來大幅降低參數(shù)量級(降維)；全連接層用于處理“壓縮的圖像信息”并輸出結(jié)果。

一、卷積層（CONV）

1. 卷積層基本屬性

卷積層主要功能是動態(tài)地提取圖像特征，由濾波器filters和激活函數(shù)構(gòu)成。一般要設(shè)置的超參數(shù)包括filters的數(shù)量、大小、步長，激活函數(shù)類型，以及paddin

總結(jié)

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