2026 27 1月 卷积神经网络 2026/1/27 01:06:39 从像素映射到特征表征：CNN卷积核尺寸与步长参数对特征提取效果的影响研究 2026-01-27 Huang Jie 615 次阅读 本文深入探讨CNN中卷积核尺寸与步长参数对特征提取的影响，结合PyTorch示例分析不同配置的优缺点，并提供图像分类、目标检测等场景的选型建议。 Deep Learning CNN Feature Extraction computer vision
2026 22 1月 卷积神经网络 2026/1/22 01:29:02 深度学习中的算法：卷积神经网络（CNN）的卷积与池化操作 2026-01-22 Li Lei 988 次阅读 已更新 本文详细介绍了深度学习中卷积神经网络里的卷积与池化操作。先讲解了卷积操作的原理、作用，并给出Python + PyTorch的代码示例。接着介绍了池化操作的定义、作用，同样有代码示例。然后阐述了这两个操作在图像识别、目标检测、语音识别等领域的应用场景，分析了其技术优缺点，提出了使用时的注意事项，最后进行了总结。帮助读者深入理解卷积与池化操作。 Deep Learning CNN Convolution Pooling Feature Extraction