CNN经常被用于图像识别，语音识别等场景；在图像识别中，它的主要用于特征提取，还可用于关键点定位以此来判断人的各种动作。与神经网络不同的是，CNN多了卷积层和池化层，卷积层用于提取特征，池化层用于特征浓缩；除此之外，在CNN中也有一个关于“深度”的概念，可以将CNN看成有三维形状（3个通道）的神经网络。例如输入层输入一个32*32*3（h*w*通道）个像素点的图片，32*32表示图片的像素点，3表示输入图片是彩色3维，即RGB=3，卷积层在提取特征时，首先要设置n个filter用于卷积计算，此时
深度学习算法
2023-08-22
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