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深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”来有效克服。
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多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类。
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卷积神经网络(CNN)由自动特征提取网络和分类网络连接构成;将原始图像输入CNN,经过多个卷积层(Convolutional layer)和多个池化层(Pooling layer)顺序连接构成的自动特征提取网络,再经过分类网络输出分类预测结果。
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