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卷积神经网络知识

时间:2022-10-02 00:35:16浏览次数:80  
标签:卷积 梯度 知识 传播 神经网络 6.3 反向

CNN感觉这个人的博客很懂

1 感知机

2 激活函数

2.1 激活函数实例

2.2 常用的激活函数优缺点

3 卷积核

3.1 卷积核是什么,为什么要用它,CNN里面的卷积核是训练得到的,同时学习多层级的多个核,对卷积定理和傅里叶变换的高级理解

4 卷积层

5 池化

6 神经网络

6.1

6.2 反向传播

6.3 面临的两大问题

6.3.1 训练集有问题,GIGO(gabage in gabage out)

6.3.2 反向传播怎么更改参数

6.4 应用场景的限制:数据量大,要求低的行业

7 用梯度下降法调参

卷积是在输入维度很高才用的

梯度弥散与梯度爆炸

梯度下降

前向传播和反向传播

标签:卷积,梯度,知识,传播,神经网络,6.3,反向
From: https://www.cnblogs.com/bear-xin/p/16747842.html

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