记录一下，一些在b站大学很早就学了的ai基础，一直拖着没有怎么整理

基础激活函数

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梯度下降

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a是学习率

反向传播

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卷积

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重点

有可能算出来是小数，有点框架会向上取整，有的框架是向下取整，可以打印出来看看

p是填充 s是步幅

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卷积是为了提取特征，卷积是压缩数据也就是向下采样

池化的功能是降低特征图的尺寸以减少计算量，同时保留主要特征

主要就是最大池化和平均池化

卷积神经网络整体结构

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alexnet、vgg、resnet等等基本框架都长这样的

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