CNN网络结构的发展（最全整理）

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作者 | zzq  编辑 | 极市平台 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/68411179 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 导读   本文介绍了十五种经典的CNN网络结构。 CNN基本部件介绍 1. 局部感受野 在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。 2. 池化 池化是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息，主要是为了减少计算量。主要包括最大池化和均值池化。 3. 激活函数 激活函 ………………………………