卷积层的构成
（1）图像通过多个卷积核滤波，并加上偏置（bias）。
（2）将前面滤波后的结果，进行非线性化激活函数处理。目前最常用的是ReLU函数。
（3）对激活函数的输出进行池化处理（pooling，即降采样），目前最常用的是最大池化，保留最显著特征，提高模型的畸变容忍能力。
（1）图像通过多个卷积核滤波，并加上偏置（bias）。
（2）将前面滤波后的结果，进行非线性化激活函数处理。目前最常用的是ReLU函数。
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卷积层的构成 （1）图像通过多个卷积核滤波，并加上偏置（bias）。 （2）将前面滤波后的结果，进行非线性化激活函...
基本的卷积神经网结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化...
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本文标题：卷积层的构成
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