小结5:卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶
文章目录卷积神经网络基础二维卷积层padding以及stride对特征图影响stridekernel参数LeNetLeNet结构图卷积神经网络进阶AlexNetVGGNiN(network in network)GoogleNet 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)
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用户评论
工具很一般，不是很好用
好用的素材
比较实用，效果很多
挺实用的，最近做视频就加了里面的特效
比较实用 还不错哦
比较实用，正急着做视频用，效果都挺好的，谢谢
能用，不过我发现自己的问题不是更多的特效，而是更多的构思。
挺好用的，好看， 很棒。
实用，很实用！