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et-5。 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来自:百科华为云计算 云知识 计算机视觉基础:深度学习和神经网络 计算机视觉基础:深度学习和神经网络 时间:2020-12-17 09:56:23 通过学习,您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点,并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识,初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。来自:百科
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