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基于池化,卷積層、sigmod、ReLU激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖
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發(fā)布時間:2025年04月18日
基于池化,卷積層、sigmod、ReLU激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖
基于池化,卷積層、sigmod、ReLU激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖,結(jié)合不同激活函數(shù)(ReLU和sigmoid)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有助于提取輸入數(shù)據(jù)的層次化特征,并通過非線性激活函數(shù)增強模型的表達(dá)能力。
發(fā)布時間:2025年04月18日
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