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6.1 深度前馈网络
6.2 全连接网络和卷积神经网络
6.3 卷积神经网络原理
三个思想根源：
1、局部性
2、相同性
3、不变性
6.4 卷积层
在卷积中要设定的参数：
1、滤波器的长宽高
2、步长
3、边界填充
6.5 池化层
作用：
1、特征降维，避免过拟合
2、空间不变性
3、减少参数、降低训练难度
两种不同的池化过程：
6.6 CNN架构
卷积层、激活函数、池化层、全连接层
6.7 经典CNN-LeNet5
6.7.1 LeNet-5结构
6.7.2 CIFAR 10数据库介绍
6.7.3 LeNet-5代码实现
6.8 经典CNN-VGGNet
6.8.1 VGGNet介绍
6.8.2 VGGNet代码实现
6.9 经典CNN-ResNet
6.9.1 ResNet介绍
6.9.2 代码实现
课上练习
- 作者:昕昕丶未来不是梦
- 链接:https://pisce.buzz/article/pytorch06
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
