gloomyfish · 2018-04-27T01:08:25Z 理解CNN卷积层与池化层计算 📝 内容提要 概述 深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。 一：卷积层 卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，... 🏷️ 标签 cnn 卷积 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
