如何使用卷積神經網路構建學習模型？

包含至少一層卷積層的神經網路被稱為卷積神經網路。卷積神經網路通常由以下幾種層的組合構成：

• 卷積層
• 池化層
• 全連線層

卷積神經網路已被用於解決特定型別的問題，例如影像識別，並取得了顯著成果。

這是一種深度學習演算法，它將影像作為輸入，併為影像分配重要性，即演算法學習為值分配權重和偏差。這有助於區分不同的物體。

與其他分類演算法相比，卷積神經網路(ConvNet)所需的預處理量較少。在某些情況下，濾波器是手工設計的，但經過足夠的訓練，卷積神經網路(也稱為ConvNet)可以學習這些濾波器/特徵。

ConvNet的架構類似於人腦神經元的連線模式。

AmitDiwan

更新於：2021年2月22日

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