参考博客1：https://blog.csdn.net/u013288190/article/details/103218141参考博客2: https://shijianfeng.blog.csdn.net/article/details/103218294?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.no

关于解决上面深度学习入门中根据源代码下载到mnist数据集,训练识别率超级低问题深度学习入门中，里面调用的代码是老师自己对一个读入训练数据和测试数据的函数的改写，我在调用该函数的过程中，发生了识别率超级低的问题，详情请看上一篇博客，在今天看书的过程中看到mnist_show.py调用的函数其实可以用系统本身读入训练数据和测试数据的函数，于是问题就解决了。下面附上我这次修改后的代码结果与...

以RGB图像为例。一个12*12的像素图，对其进行5*5的卷积，最后得到一个8*8的像素图。RGB图像有3个通道（12*12*3），所以卷积核也要有3个通道（5*5*3），对像素图进行卷积后得到的结果是8*8*1而不是8*8*3的图像。最后像素图的深度（输出图像的信道数）取决于卷积核的个数。如果要得到8*8*256的结果，应该这样做：用256个5*5*3的卷积核来卷12*12*3的...

这块不太行，感觉介绍很模糊ODL各子项目关系依赖图ODL架构特点OSGIOSGI框架碎片化的知识restconf协议介绍Maven

转载链接：https://blog.csdn.net/qq_24690701/article/details/81868048

https://www.cnblogs.com/silence-cho/p/11620863.html在LeNet-5的图中400 * 120 是说有120个5 * 5 * 16的卷积核。

以RGB图像为例。一个12*12的像素图，对其进行5*5的卷积，最后得到一个8*8的像素图。RGB图像有3个通道（12*12*3），所以卷积核也要有3个通道（5*5*3），对像素图进行卷积后得到的结果是8*8*1而不是8*8*3的图像。最后像素图的深度（输出图像的信道数）取决于卷积核的个数。如果要得到8*8*256的结果，应该这样做：用256个5*5*3的卷积核来卷12*12*3的...

作者：桂。时间：2017-04-27  23:24:55链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html  本文仅仅梳理最基本的绘图方法。一、初始化假设已经安装了matplotlib工具包。利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框：1234...

以RGB图像为例。一个12*12的像素图，对其进行5*5的卷积，最后得到一个8*8的像素图。RGB图像有3个通道（12*12*3），所以卷积核也要有3个通道（5*5*3），对像素图进行卷积后得到的结果是8*8*1而不是8*8*3的图像。最后像素图的深度（输出图像的信道数）取决于卷积核的个数。如果要得到8*8*256的结果，应该这样做：用256个5*5*3的卷积核来卷12*12*3的...

这块不太行，感觉介绍很模糊ODL各子项目关系依赖图ODL架构特点OSGIOSGI框架碎片化的知识restconf协议介绍Maven