在LeNet5中，卷积层一池化层一卷积层一池化层一全连接层，第一个池化层处理后，得到深度为3的FeatureMap，即三个FeatureMap，之后再做卷积层的卷积处理，得到五个FeatureMap。三层到五层是如何计算的。
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- 2021-05-29 01:48回答 2 已采纳 {{2,3,4},{3,4,5},{4,5,6}}
- 2021-01-04 10:51回答 1 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2023-03-27 13:13回答 2 已采纳 这种情况可能是由于过拟合（overfitting）引起的。在训练神经网络模型时，模型可能会过分地记忆训练数据集中的细节信息，而导致在处理新的数据时性能下降。由于LFW数据集是一个公开的数据集，可能存在
- 2022-06-10 09:34深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的...
- 2020-03-20 15:55回答 2 已采纳 眼看疫情耽误2个月，你马上就毕业了，还路线个毛。 建议你的学习路线： 学会如何使用google 学会如何使用github 学习如何搭建tensorflow（或者pytorch、keras、op
- 2022-06-06 17:06回答 1 已采纳 那就是batchsize设置为5呗。
- 2022-01-13 15:01回答 1 已采纳 可以啊，冻结之后只是不更新参数和计算梯度，优化器在step的时候遇到不计算梯度的话自动就不更新参数了，但是反向传播还是正常进行的。
- 2020-08-18 22:51人工智能，CNN（深度学习之卷积神经网络）的教学版PPT，讲解的很到位，非常具体，希望对各位有所帮助
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2018-12-10 03:28回答 1 已采纳 你这个问题太大了，完整解释有一本书的篇幅了。 简单概括说说吧。采纳本回答（点本回答左上角的采纳框）后你可以追问。 cnn主要的思路是，图片相当于一个二维的矩阵，它的每个像素是神经网络的一个
- 回答 2 已采纳 贝叶斯模型是一种基于概率的统计分析模型，用它可以构造单层的置信网络。 卷积神经网络的特点是，在简化神经元连接的情况下，只有相邻的神经元的连结性被保留，所以适合图像识别这样的在几何上相邻坐标点存在局部
- 2022-05-04 12:41基于python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现
- 2022-06-17 00:31回答 3 已采纳 卷积神经网络结构决定它先利用卷积层提取特征，将提取的特征输入到池化层进行池化，和输入层没关系了
- 2022-08-30 16:55「已注销」的博客 机器学习在实现人工智能...卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。...
- 2022-04-21 16:22卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经网络模型发展及应用 卷积神经...
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