第二次打卡学习心得

首先关于卷积神经网络的概念回顾 其中两个重要的概念:填充与步幅 关于卷积核的通道数: 个人理解为:与上一层的输出相适应,卷积核的通道数(channel)由上一层输出的特征图(feature maps)的个数决定 卷积神经网络的发展: LeNet就是典型的深层网络 AlexNet为第二阶段的发展 后来由牛津大学团队提出具有堆叠结构的VGG 衍生出了NiN 在宽度上进行了拓宽,由谷歌团队提出了Inception模块的网路GoogLeNet(纪念LeNet) 在深度上进行拓展,由何凯明等人提出了具有残差模块的ResNet 作者:weixin_44659752