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)