卷积神经网络有哪几个模块

在之前的文章中，我们介绍了卷积神经网络的基本组件，比如卷积层、池化层、全连接层，以及如何训练神经网络。卷积网络都有哪些层00:54 4-数据输入层03:50 5-卷积层04:38 6-激活层04:35 7-池化层04:11 8-全连接层02:17 9-如何设计网络05:10 展开

常见模块1.卷积1.1 2D卷积(单通道和多通道) 1.2 1x1 卷积1.3 转置卷积(反卷积Transposed convolution) 1.4 分组卷积(Group convolution) 1.5 空洞卷积(Dilated convolution) 1.6卷积神经网络的架构通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。其中，卷积层、池化层和全连接层共同构成了网络的主要特征提取部分，而输出层则负责将特征映射到目标空间。二、卷积神经网络架构2.1 LeNet LeNe

本文将详细介绍卷积神经网络的组成部分，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层、损失函数、优化算法等，并探讨它们在CNN中的作用和应用。卷积层(Convolutional Layer) 卷积层是CNN中的核心组成部分，它通过卷积操作提取输入数常用的卷积神经网络模型有很多，每个模型都有不同的结构和应用领域。以下是一些常见的卷积神经网络模型：LeNet-5:LeNet-5是最早的卷积神经网络之一，