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基础CNN网络结构思维导图
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基础CNN网络结构介绍
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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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