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- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
首先，因为一个网络的输入大小必须是固定的，所以我需要需要将这张图片裁剪为指定大小，这里我转为 ，卷积层中加入10个卷积核，分别用于提取不同的特征，卷积层是全连接的，卷积层的输出连接到ReLU层的输入。
- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎
Part 1：图像识别任务 卷积神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。
- 有哪些好看的CNN模型画法？ - 知乎
大家好，我是 K同学啊！ 你是否一直在关注不同的卷积神经网络 (CNN)？ 近年来，我们见证了无数CNN的诞生。 这些网络已经变得如此之深，以至于很难将整个模型可视化。 我们不再跟踪它们，而是将它们视为黑盒模型。 这篇文章是 10 种常见CNN 架构的可视化。
- EfficientNet原理详解：用智能缩放的卷积神经网络获得精度增益 - 知乎
EfficientNet 卷积神经网络的有效缩放 如何智能缩放一个CNN来获得精度增益 自从Alex net在2012年ImageNet挑战赛中获胜后，卷积神经网络就在计算机视觉领域中无处不在。它们甚至在自然语言处理中也有应用，目前最先…
- 如何理解CNN中的感受野（receptive-field）？ - 知乎
看论文的时候经常会看到一个操作，那就是为了优化神经网络结构，将其中一个大的卷积核用几个小的卷积核来代替。 比如，将一个5x5的卷积用两个3x3的卷积来代替。
- 如何最简单、通俗地理解卷积神经网络？ - 知乎
⑨ 因此在CNN的卷积层，我们需要训练的参数就是卷积核矩阵的参数和偏置参数 (5×5+1)×3=78，卷积神经网络共享卷积核中的权值和附带的偏移，训练参数大大减少了。
- 有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
卷积神经网络（CNN） 图像具有非常高的维数，因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。卷积神经网络提供了一个解决方案，利用卷积和池化层，来降低图像的维度。由于卷积层是可训练
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
卷积神经网络 （CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 LeNet-5 的卷积神经网络架构，主要应用于 手写数字识别 任务。
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