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卷积神经网络怎么求输出的结果?
2024-11-25 阅读 10
卷积神经网络（CNN）通过在输入数据上应用卷积操作、池化操作和激活函数来提取特征，并通过全连接层将提取的特征映射到最终的输出层。在训练过程中，CNN会通过反向传播算法来更新网络参数，使得网络的输出结果尽可能地接近真实标签。在测试阶段，输入数据经过前向传播计算，最终输出的结果即为网络对输入数据的预测。
更新于 2024年11月26日
