2025.02.23_学习日记

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天气：雨
学习地点：学校
学习时长：6h

学习内容

  1. 深度学习
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    valid卷积和same卷积：valid卷积会改变大小，越来越小，same卷积就是padding，往四周填充，最后矩阵大小不变。
    最大池化：选最大值放入输出层。最大池化只是计算神经网络某一层的静态属性。
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    第一，池化层和最大池化层没有参数；第二卷积层的参数相对较少，前面课上我们提到过，其实许多参数都存在于神经网络的全连接层。观察可发现，随着神经网络的加深，激活值尺寸会逐渐变小，如果激活值尺寸下降太快，也会影响神经网络性能。示例中，激活值尺寸在第一层为6000，然后减少到1600，慢慢减少到84，最后输出softmax结果。我们发现，许多卷积网络都具有这些属性，模式上也相似。