ReLU 和 dropout 层在 CNN 中的工作原理
1. 概述在本教程中，我们将使用示例网络架构研究卷积神经网络的两个基本组件——ReLU（Rectified Linear Unit） 与 Dropout 层。到最后，我们将了解它们插入CNN背后的基本原理。此外，我们还将知道在我们自己的卷积
7小时前10
1. 概述在本教程中，我们将使用示例网络架构研究卷积神经网络的两个基本组件——ReLU（Rectified Linear Unit） 与 Dropout 层。到最后，我们将了解它们插入CNN背后的基本原理。此外，我们还将知道在我们自己的卷积