CNN

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和Transformer是深度学习中的三种重要网络结构，它们在模型结构、特征表示能力、训练效率和应用场景等方面存在显著区别。

CNN能够自动从图像数据中学习到有效的特征表示，无需人工进行繁琐的特征工程。

在深度学习蓬勃发展的当下，前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）成为了构建智能系统的重要基石。

聊聊池化层中常见的超参数及其选择策略，帮助大家在实际任务中快速上手，调优模型。

随着时下智能时代的发展，机器学习已成为不少专业人士的“必备技能”。尽管如此，可它在实用性上仍然存在一些问题。

CNN是一种深度学习算法，专门设计用于处理和分析视觉信息。受人脑结构和功能的启发，这些网络由多层相互连接的人工神经元组成，可以自动学习识别图像中的模式和特征。

我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？

本文分析了常见的纹理数据集以及传统CNN在纹理数据集分类上效果不佳的原因。

卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的？