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42、CNN有哪些不同层?

在 CNN(卷积神经网络)中我们应该了解四个分层概念:

卷积 - 层由一组独立的过滤器组成。所有这些过滤器都是随机初始化的。这些过滤器然后成为我们的参数,随后将由网络学习。
ReLU - ReLu 层与卷积层一起使用。
汇集 - 它减小了表示的空间大小,以减少网络中的参数数量和计算量。该层独立地对每个特征图进行操作。
完整的集合 - 如在常规神经网络中所见,完全连接层中的神经元与前一层中的所有激活具有完全连接。它们的激活可以很容易地通过矩阵乘法和偏置偏移来计算。