如何使用卷积神经网络构建学习模型?
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包含至少一个层的神经网络称为卷积层。卷积神经网络通常由以下各层的组合组成:
- 卷积层
- 池化层
- 密集层
卷积神经网络已用于为特定类型的问题(例如图像识别)产生出色的结果。
它是一种深度学习算法，将图像作为输入，为其分配重要性，即算法学习为值分配权重和偏差。这有助于区分一个对象与另一个对象。
ConvNet 中所需的预处理量小于其他分类算法。在某些情况下，过滤器是手工设计的，但经过足够的训练，卷积网络(也称为 ConvNets)可以学习这些过滤器/特征。
ConvNet 的架构类似于人脑神经元中的连接模式。
