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吴恩达深度学习笔记(93)-目标检测之特征点检测
特征点检测（Landmark detection） 上节课，我们讲了如何利用神经网络进行对象定位，即通过输出四个参数值b_x、b_y、b_h和b_w给出图片中对象的边界框。更...
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吴恩达深度学习笔记(77)-单层卷积网络(simple convolution)
今天我们要讲的是如何构建卷积神经网络的卷积层，下面来看个例子。 上节课，我们已经讲了如何通过两个过滤器卷积处理一个三维图像，并输出两个不同的4×4矩阵。假设使用第一个过滤器进...
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吴恩达深度学习笔记(74)-Padding（填充）原理讲解
Padding 为了构建深度神经网络，你需要学会使用的一个基本的卷积操作就是padding，让我们来看看它是如何工作的。 我们在之前笔记中看到，如果你用一个3×3的过滤器卷积...
