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吴恩达深度学习课程第四课 — 卷积神经网络
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2020-02-16 23:17:31
阅读次数: 0
第二周深度卷积网络 实例探究
2.1 为什么实例探究
2.2 经典网络
VGG-16:16个卷积层和全连接层
2.3 残差网络
深层网络存在梯度消失和梯度爆炸问题
跳跃连接:skip connection,一层的激活值能够快速传递到更深层
2.4 残差网络作用
当w和b矩阵为0时,残差网络会直接减少连接层,没有跳跃连接还是复杂的多层
2.5 网络中的1*1卷积
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转载自
www.cnblogs.com/nrocky/p/12319313.html
吴恩达深度学习课程第四课 — 卷积神经网络
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2.2 经典网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
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2.5 网络中的网络及1x1卷积-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.8 简单卷积网络示例-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.11 为什么使用卷积-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
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