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深度学习(6)——卷积神经网络cnn层级结构CNN特点卷积神经网络-参数初始化卷积神经网络过拟合解决办法
深度学习
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前言:前面提到的神经元之间的连接都是全连接,当输入超多的时候全连接参数给定也会超多,计算太复杂,这样利用人观察事物的原理,既先抓住事物的主要特征(局部观看),而产生的cnn,不同和重点是加了卷积层(局部感知)和池化层(特征简化)。CNN的应用主要是在图像分类和物品识别等应用场景应用比较多 层级结构 数据输入层:Input Layer 和机器学习一样,需要对输入的数据需要进行预处理操作 常见3种数据预处理方式 1 去均值 将输入数据的各个维度中心化到0 2 归一化 将输入数据的各个维度的幅度归一
DC童生
2018-07-06
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