深度学习之CNN卷积神经网络详解以及猫狗识别实战

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CNN 解决了什么问题？
- 需要处理的数据量太大
- 图像简单数字化无法保留图像特征
CNN核心思想
- 局部感知
- 参数共享
卷积神经网络-CNN 的基本原理
- 卷积——提取特征
- 池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合
- 全连接层——输出结果
CNN卷积神经网络学习导图
卷积神经网络实战--猫狗识别
- 第一步：数据准备
- 第二步：创建训练数据
- 第三步：设计网络结构
- - 设计神经网络结构注意点
- 第四步：创建模型
- 第五步：数据预处理
- - 数据预处理目的
  - 预处理的方法
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