【软件端(3)】CNN

分类与检索,超分辨率重构,无人驾驶,医学领域

权重参数比较小,好训练

池化层,压缩

不选平均池化,因为最大池化最好

两次卷积,一次池化

带参数计算的才能叫做一层,只有卷积层和全连接层带参数计算

In_channels,当前输入的特征图个数,这里16表示是用16个卷积核

信号感觉不建议使用数据增强

相关推荐
John_ToDebug3 分钟前
在代码的黄昏,建筑师诞生:从打字员到AI协作设计者的范式革命
人工智能·程序人生
水中加点糖4 分钟前
小白都能看懂的——车牌检测与识别(最新版YOLO26快速入门)
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·ai·车牌识别·lprnet
Yaozh、9 分钟前
【神经网络中的Dropout随机失活问题】
人工智能·深度学习·神经网络
墩墩冰17 分钟前
计算机图形学 实现直线段的反走样
人工智能·机器学习
Pyeako22 分钟前
深度学习--卷积神经网络(下)
人工智能·python·深度学习·卷积神经网络·数据增强·保存最优模型·数据预处理dataset
OPEN-Source24 分钟前
大模型实战:搭建一张“看得懂”的大模型应用可观测看板
人工智能·python·langchain·rag·deepseek
zzz的学习笔记本27 分钟前
AI智能体时代的记忆 笔记(由大模型生成)
人工智能·智能体
AGI-四顾33 分钟前
文生图模型选型速览
人工智能·ai
大尚来也34 分钟前
一篇搞懂AI通识:用大白话讲清人工智能的核心逻辑
人工智能
Coder_Boy_35 分钟前
Deeplearning4j+ Spring Boot 电商用户复购预测案例
java·人工智能·spring boot·后端·spring