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来自:百科LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据;卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取;池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像,完成特征空间到真实类来自:百科
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来自:专题0的技术理念实施了HetuEngine顶层架构设计,这一点决定了HetuEngine从一开始就是为云服务化、“湖仓一体”而生。统一的云服务层在带来极简操作和极致运维体验的同时,也为引擎层的多实例、弹性伸缩、跨域跨源统一访问入口、数据虚拟化等能力奠定了软件架构基础。 面向跨域、跨源、云原生三大维度,HetuEngine分别具有如下架构优势:来自:百科
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