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卷积神经网络程序代码详解

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3、 输出形状的对比Conv1D 的输出形状为 (batch, new_steps, filters),其中 new_steps 由卷积操作决定,每个滤波器(filters)产生一个列向量,由于卷积的移动方式,得到的是一个列向量的集合。

2、 经典的LeNet-5结构可以分为两个关键组件:卷积编码器和全连接层密集块。 卷积编码器由两个卷积层构成,每个层通过sigmoid激活和平均池化,逐步提炼图像特征。 而全连接层密集块则包括三个全连接层,它们将编码后的特征映射到最终的分类结果,展示出LeNet的决策能力。