TensorFlow 2.0深度学习算法实战第十章卷积神经网络

第十章卷积神经网络

10.1 全连接网络的问题
- 10.1.1 局部相关性
- 10.1.2 权值共享
- 10.1.3 卷积运算
10.2 卷积神经网络
- 10.2.1 单通道输入和单卷积核
- 10.2.2 多通道输入和单卷积核
- 10.2.3 多通道输入、多卷积核
- 10.2.4 步长
- 10.2.5 填充
10.3 卷积层实现
- 10.3.1 自定义权值
- 10.3.2 卷积层类
10.4 LeNet-5 实战
10.5 表示学习
10.6 梯度传播
10.7 池化层
10.8 BatchNorm 层
- - 10.8.1 前向传播
  - 10.8.2 反向更新
  - 10.8.3 BN 层实现
- 10.9 经典卷积网络
- - 10.9.1 AlexNet
  - 10.9.2 VGG 系列
  - 10.9.3 GoogLeNet
- 10.10 CIFAR10 与 VGG13 实战
- 10.11 卷积层变种
- - 10.11.1 空洞卷积
  - 10.11.2 转置卷积
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