卷积层和池化层的作用

卷积神经网络（cnn）中为什么要有池化层？主要有三点：还有像Max pooling这样的非线性转换，可以提高网络功能的性能。卷积神经网络为什么最后接一个全连接层？在基本...

如何理解卷积神经网络中的卷积和池化？让我们谈谈我们的理解。池：用最大值或平均值替换大量数据。目的是减少数据量。卷积：通过卷积内核将数据转换为特征，便于以后分离。计算方法...