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基础CNN网络结构思维导图

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2024-05-22 15:32:17

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基础CNN网络结构思维导图

基础CNN网络结构介绍

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全连接层全连接层池化操作

思维导图大纲

基础CNN网络结构思维导图模板大纲

输入层

图像输入

原始图像

预处理（如归一化、去噪等）

卷积层

卷积操作

过滤器（卷积核）与图像进行卷积

输出特征图

激活函数

ReLU、sigmoid等

池化层

池化操作

最大池化、平均池化等

降低特征图维度，减少计算量

全连接层

分类输出

将卷积和池化后的特征图展开成一维数据

通过全连接层进行分类或回归输出

输出层

损失函数

用于计算模型预测值与真实值之间的差距

常用的损失函数包括交叉熵损失、均方误差等

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