《动手学深度学习》Task5

1.卷积神经网络基础; 对于CNN中一些概念的理解 1.feature map 在CNN的各个卷积层中,数据都是以3维形式存在的。我们可以把它看成许多个2维平面图叠在一起,其中每个2维图称为一个feature map . 在输入层,如果是灰度图,只有一个feature map;如果是彩色图片,一般是3个feature map(RGB)。 其他层:层与层之间会有若干个卷积核(kernel),上一层每个feature map跟每个卷积核做卷积,都会产生下一层的一个feature map,如果有N个卷积核,下一层就会产生N个feature map. 2.多个feature map 的作用是什么 在