123.与轮式里程计相比,激光里程计的主要优势在于()。

4728.卷积神经网络(ConvolutionNerualNetwork)是一种前馈神经网络,简称CNN,擅长小型图像处理。

4727.卷积(Convolution),也叫褶积,是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中,经常使用一维或二维卷积。

4726.卷积神经网络是一种有监督学习的神经网络,其中卷积层和池化层是完成特征提取和降维的功能核心模块。

4725.转置卷积(transposedconvolution)又称为反卷积(deconvolution),在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sling)的常见方法。

4724.LeNet-5是最早提出的卷积神经网络,该网络是由YannLeCun基于1988年以来的工作提出。

4723.Keras模型中的每个层代表神经网络模型中的对应层,Keras提供了许多预构建层,如输入层、隐藏层、输出层、卷积层、池化层等,因此提高了构建复杂神经网络模型的效率。

4722.优化器,即神经网络优化算法,或梯度下降算法。常见的优化器模块有Adam、SGD等。

4721.评估指标用于评估当前训练模型的性能,常见的评估指标有准确率(Accuracy)、精确度(Precision)和召回率(Recall)等。

4720.Keras常用的核心模块有激活函数、损失函数、优化器和正则化器等。

4719.Keras提供了序列式(Sequential)、函数式(Functional)和子类(Subclassing)三种定义模型的API。