池化

15 分钟吃透核心：卷积 / 池化 / 全连接 + 六大经典模型对比

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理和分析视觉数据，在图像识别、目标检测等任务中表现尤为出色。然而，CNN的架构因其固有的复杂性和快速演进的特性，往往难以掌握。在本文中，将详细介绍标准CNN架构及CNN家族中的各类模型，并拆解其核心组成部分，包括：卷积层、池化层、全连接层同时讲解步长（stride）、卷积核（kernel）、池化（pooling）等关键概念。

9/26/2025 9:08:27 AM

推动智能决策，AutoML技术在腾讯广告推荐场景的探索与应用

广告推荐系统的表现直接影响用户体验和商业收益，如何在海量数据中精准捕捉用户需求并提供个性化推荐，成为广告推荐场景面临的重要挑战。为了解决该场景中的数据稀疏、冷启动等问题，腾讯机器学习平台部对 AutoML 相关技术进行了深入的研究，发表了一系列具有创新性的学术论文。一、AutoML 技术背景AutoML 自动化机器学习，是一个旨在简化和自动化机器学习模型开发过程的领域。

12/24/2024 11:21:00 AM

新闻助手

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