Python 实现卷积操作卷积操作是深度学习中非常重要的一个步骤，通过卷积操作可以提取图像中的特征。在Python中，可以使用一些库来实现卷积操作，比如NumPy和TensorFlow等。本文将简要介绍如何使用Python实现卷积操作，并给

【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；Net In Net；GoogLeNet Inception V1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1-V2【Le

一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，

接着呢，我们需要处理我们的xs，把xs的形状变成[-1,28,28,1]，-1代表先不考虑输入的图片例子多少这个维度，后面的1是channel的数量，因为我们输入的图片是黑白的，因此channel是1，例如如果是RGB图像，那么channe

浅谈高斯模糊原理与实现简介  早在高中，图像模糊就勾起我的兴趣：为什么近视眼看东西会模糊、透过毛玻璃的像为什么会模糊、以及win7的毛玻璃模糊特效是如何实现的，当时也有方式去查资料去实现这样的一个效果。转眼本科毕业，最近又出现一个比较热门的

AlexNet：是最早期的比较普通的一个神经网络由5层卷积层和三层全连接层组成。 VGG：在这个基础上，加深了网络的深度，同时用的小卷积和代替了大卷积核，相比Alexnet，2个33的conv与 1个5 * 5的conv具有相同的感受野，但