實(shí)踐教程｜將CNN輸入固定尺寸圖像改為任意尺寸圖像（附代碼）
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ResNet
深度殘差網(wǎng)絡(luò)
ResNet解決了退化問(wèn)題碎浇，獲得了更高的準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)了更快的收斂速度脖旱。
ResNet構(gòu)造了一個(gè)平滑的解空間流形，在這個(gè)平滑的流形上更容易找到解。
經(jīng)典回味：ResNet到底在解決一個(gè)什么問(wèn)題呢卵凑？
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恒等映射
identity mapping
對(duì)任何元素叉趣，象與原象相同的映射
Relu
非線性激活函數(shù)
線性整流函數(shù)（Rectified Linear Unit, ReLU），又稱修正線性單元锐借，是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)（activation function）问麸，通常指代以斜坡函數(shù)及其變種為代表的非線性函數(shù)。
感受野（Receptive Field）
指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元“看到的”輸入?yún)^(qū)域瞎饲，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中口叙，feature map上某個(gè)元素的計(jì)算受輸入圖像上某個(gè)區(qū)域的影響，這個(gè)區(qū)域即該元素的感受野嗅战。
感受野是個(gè)相對(duì)概念妄田，某層feature map上的元素看到前面不同層上的區(qū)域范圍是不同的，通常在不特殊指定的情況下驮捍，感受野指的是看到輸入圖像上的區(qū)域疟呐。
徹底搞懂感受野的含義與計(jì)算
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kernel
kernel核心
卷積核
feature map
特征圖
理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN中的特征圖 feature map
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