李宏毅cnn学习笔记

＊＊＊授，也是深度学习领域的知名专家。他在课程中有关于卷积神经网络（CNN）的学习笔记，这些学习笔记可以帮助人们更好地理解和应用CNN。

在他的学习笔记中，李宏毅介绍了CNN的基本概念、架构和工作原理。他详细讲解了卷积层、池化层和全连接层等组成部分，以及它们在图像处理中的应用。此外，他还涉及了一些CNN的变体，如残差网络（ResNet）和卷积神经网络的可视化等内容。

李宏毅的学习笔记通常以课程视频和幻灯片的形式呈现，你可以在其课程网站或其他公开渠道上找到相关资源。这些学习笔记对于想要深入了解CNN和深度学习的人们来说是非常有价值的学习资料。

相关问题

cnn spatial transformer

CNN spatial transformer是一种将spatial transformers模块集成到CNN网络中的方法。这种方法允许神经网络自动学习如何对特征图进行转换，从而有助于降低整体的损失。

在传统的CNN网络中，对于旋转和缩放的图片训练效果可能不够理想。因此，引入了spatial transformer layer，这一层可以对图片进行缩放和旋转，最终得到一个局部的最优图片，再统一划分为CNN的输入。

CNN具有一定的平移不变性，即图像中的某个物体进行轻微平移时对CNN来说可能是一样的，这是由于max pooling的作用。然而，如果一个物体从图像的左上角移动到右下角，对CNN来说仍然是不同的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像识别：CNN、Spatial Transformer Layer（李宏毅2022](https://blog.csdn.net/linyuxi_loretta/article/details/127346691)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[李宏毅老师深度学习视频] CNN两种介绍 + Spatial Transformer Layer【手写笔记】](https://blog.csdn.net/weixin_42198265/article/details/126333932)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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