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- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ - 知乎
近 6000 字长文梳理深度神经网络结构。 先来一个省流版回答：卷积神经网络（CNN）只是深度神经网络（DNN）家族中的一员，其处理数据（如图像）的核心方式是卷积操作，因此而得名。而深度神经网络不是某一种网络，而是一个统称，它可以是任何结构的神经网络，自然CNN也包含其中。原则上
- 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。
- 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。
- 机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络之间有何区别？ - 知乎
可以看到，神经网络只是机器学习中的一部分，除了神经网络，机器学习还有着许多其他的算法。 1 2 机器学习的分类 机器学习按照学习的方式可以分为 有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。其中： 有监督学习通常指的是所有数据都含有特征X和标签Y，有标准答案指导机器进行学习
- 卷积神经网络中的batch到底是什么？ - 知乎
其中，由于数据量较大（其实 1500 个样本在神经网络研究中肯定不算大，但是我们这里只是一个例子，大家理解即可），因此我们希望将其分为多个 batch，分批加以训练；我们决定每 1 批训练 100 条数据，那么为了将这些数据全部训练完，就需要训练 15 批——在
- 卷积神经网络（CNN）的通道（channel）顺序的改变会导致结果顺序（例如分类结果顺序）的改变吗？ - 知乎
卷积神经网络（CNN）的通道（channel）顺序的改变会导致结果顺序（例如分类结果顺序）的改变吗？ 请问各位有关于这方面的置换不变性跟同变性的参考资料吗？ 最近看了一些deep sets的一些知识，但依旧一知半解，无法解答题目里提出的问题。 显示全部 关注者 4
- 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。
- 如何理解卷积神经网络中的权值共享？ - 知乎
卷积神经网络两大核心思想： 1 网络局部连接（Local Connectivity） 2 卷积核参数共享（Parameter Sharing） 两者的一个关键作用就是 减少参数数量，使运算变 得简洁、高效， 能够在超大规模数据集上运算。 下面来用最直观的图示，来阐明两者的作用。 CNN的正确打开方式，如下所示
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