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卷积神经网络工作原理简述

神经网络
2024-11-07 16:41:28
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输入层：接受原始输入数据，如图像。
卷积层：通过卷积核提取输入数据的特征，卷积核在数据上滑动，计算加权和得到特征图。
活函数：对卷积层输出的特征图应用活函数，如ReLU，引入非线性。
池化层：降低特征图的维度，减少计算量，并保留重要特征。
全连接层：连接所有卷积层和池化层的输出，进行全特征组合。
输出层：通常为分类层，将特征转换为最终输出，如预测类别。

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