神经网络中的conv
时间: 2023-11-05 17:52:17 浏览: 141
在神经网络中,"conv"通常是指卷积操作。卷积操作是卷积神经网络中的核心操作之一,用于从输入数据中提取特征。在卷积神经网络中,卷积层通过对输入数据进行卷积操作,将输入数据与一组可学习的卷积核进行卷积运算,从而生成特征图。这些特征图可以捕捉到输入数据的不同特征,例如边缘、纹理等。卷积操作的优势在于它可以共享参数,减少了需要学习的参数数量,同时也能够保留空间结构信息。因此,卷积神经网络在处理图像数据时非常有效。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [动手学深度学习 - 5.1. 二维卷积层](https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/92119546)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [CNN卷积神经网络之ConvNeXt](https://blog.csdn.net/qq_41917697/article/details/122997809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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