如何使用卷积神经网络构建学习模型？

包含至少一层卷积层的神经网络被称为卷积神经网络。卷积神经网络通常由以下几种层的组合构成：

  • 卷积层
  • 池化层
  • 全连接层

卷积神经网络已被用于解决特定类型的问题，例如图像识别，并取得了显著成果。

这是一种深度学习算法，它将图像作为输入，并为图像分配重要性，即算法学习为值分配权重和偏差。这有助于区分不同的物体。

与其他分类算法相比，卷积神经网络(ConvNet)所需的预处理量较少。在某些情况下，滤波器是手工设计的，但经过足够的训练，卷积神经网络(也称为ConvNet)可以学习这些滤波器/特征。

ConvNet的架构类似于人脑神经元的连接模式。

更新于：2021年2月22日

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