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2025暑期—06神经网络-常见网络2

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11X11X3 三维卷积核,步长为4  第一层使用96个11X11X3的卷积核,最后得到的维度为 55X55X96 96 个通道。

第三个卷积、第四、第五是连续在一起做了。卷积有5层,池化有3层。通道数有空前提高。随着卷积向前,图像越来越小,通道越来越多。而且多次卷积再做一次池化。6X6X256=9216

11X11X3+1  364 *96=35K

第一层是基本特征,然后是特征的组合,然后一点一点组合逐渐形成认知部分,以汽车为例,首先是边缘及纹理特征,然后是这些特征的组合,再抽象变成轮胎、车身,最后再抽象为汽车。

http://www.lryc.cn/news/597142.html

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