卷积神经网络原理

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输入层接收输入数据,该层将输入数据转换为特征图。卷积层将滤波器应用于输入,以查找和提取输入中的特征。

池化层采用最大池化或平均池化,以缩小特征图的大小,并且可以抑制图像中的噪声,改善其图像质量。

全连接层将输入转换为神经网络的输出。输出层将最终结果映射到指定的范围,以表示准确的结果。

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