CNN新出现卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层) 全连接(fully-connected)为相邻层的所有神经元之间都有连接,用Affine层实现全连接层,如下图所示,全连接的神经网络中,Affine 层后面跟着激活函数 ReLU 层(或者 Sigmoid 层)。这里堆叠了 4 层“Affine-ReLU”组合,然后第 5 层是 Affine 层,最后由 Softmax 层...
平均池化,从特征图的每个窗口取平均值 3. 全连接层(Fully Connected Layer) 在多个卷积和池化层之后,网络通常包含一个或多个全连接层,用于基于提取的特征进行最终的分类或其他预测任务。 这些层将扁平化的特征图作为输入。 下面,我们通过一个具体的案例来进行说明,假设我们创建一个卷积神经网络模型,该模型用于确定图...
百度试题 结果1 题目卷积神经网络CNNCNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成 相关知识点: 试题来源: 解析 CNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成 反馈 收藏
卷积层是CNN中的核心组件，它通过卷积运算对输入数据进行特征提取。卷积层由多个卷积单元组成，每个卷积单...
卷积层与全连接层之间的过渡层(将多维输入一维化Flatten)。 model.add(Flatten())将最后一个池化层的长宽厚进行展平输出向量,不影响批量大小,方便将该结果接入全连接层。 为了提升 CNN网络性能,全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。最后一层全连接层的输出值被softmax逻辑回归(softmax regression)分类,这...
卷积层：提取特征。“不全连接，参数共享”的特点大大降低了网络参数，保证了网络的稀疏性，防止过拟合。之所以可以“参数共享”，是因为样本存在局部相关的特性。池化层：有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸，同时又可以保留相应特征，所以主要用来降维。全...
百度试题 题目CNN包含卷积层,池化层,全连接层 相关知识点: 试题来源: 解析 对 反馈 收藏
23 经典卷积神经网络 LeNet【动手学深度学习v2】
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:()A.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。B.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得
百度试题 题目CNN 包含卷积层,池化层,全连接层 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏