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<topic>CNN</topic> <h2 id="01">CNN</h2> 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。 <h2 id="02">卷积层的参数</h2> 卷积层的部分参数： * channel（通道） * kernel_size（卷积核大小、卷积核形状）： `长 × 宽` 或 `宽 × 高`，意思一样。 * stride（步长） * padding（填充） * dilation（膨胀） <h2 id="03">卷积核</h2> kernel的个数。 kernel的深度，也称卷积核的通道数。 kernel的维度，指 长 × 宽。 <h2 id="04">通道</h2> <h3 id="0401">输入通道</h3> * 第一个隐藏层的输入通道数 等于 输入数据的通道数。 * 输入通道数 等于 卷积核的通道数。 * 当前层的输入通道数 等于 前一层的输出通道数。 <h3 id="0402">输出通道</h3> * 输出通道数 等于 卷积核的个数。 * 当前层的输出通道数 等于 下一层的输入通道数。
文章目录
CNN
卷积层的参数
卷积核
通道
输入通道
输出通道