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理解CNN卷积层与池化层计算

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发表于 2018-5-4 12:03:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/80102922

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。
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