卷积神经网络计算步骤

本文将详细介绍卷积神经网络的一般步骤，包括数据预处理、构建网络结构、前向传播、反向传播、参数更新、模型评估和应用等环节。数据预处理数据预处理是卷积神经网络训练的第一步，主要包括数据清洗、数据增强、归一化目前B站最完整的【CNN卷积神经网络算法教程】我居然3小时就搞懂了入门到实战一套搞定！共计24条，包括：1.什么是卷积、课时62 什么是卷积-2、

卷积计算是一种有效的提取图像特征的方法。一般会用一个正方形的卷积核，按指定步，在输入特征图上滑动，遍历输入特征途中每个像素点，每一个步，卷积核会与输入特征图出现重合区域，重合区域对应元素想成求和再加上偏置项得到输出特征的一个像素点。博客园：：首页：：博问：：闪存：：新随笔：：联系：：订阅：：管理：：卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也

的讲解卷积神经网络各层参数的计算方法对卷积神经网络结构还不了解的同学请自行百度了解我们在用keras进行神经网络建模后，印模型的摘要（print(y)）会全连接神经网络(DNN) :每个神经元与前后相邻的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果，参数个数：∑(前层x后层+后层) ,(每层求和) 之前输入的是黑白，当输入高分辨率的彩色图时，这时送入DNN的输入特征数过多