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cnn卷積層的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和VishnuSubramanian的 PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
慈濟大學 醫學資訊學系碩士班 許弘駿所指導 楊敞翔的 使用卷積神經網路分類龍舌蘭品種 （2018），提出cnn卷積層關鍵因素是什麼，來自於植物辨識、影像辨識、機器學習、深度學習、卷積神經網路。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 江柏叡所指導 向建樺的 結合主成分分析與快速傅立葉變換之卷積神經網路分類方法應用於複雜圖像 （2018），提出因為有 主成分分析、快速傅立葉變換、卷積神經網路的重點而找出了 cnn卷積層的解答。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決cnn卷積層 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
使用卷積神經網路分類龍舌蘭品種
為了解決cnn卷積層 的問題，作者楊敞翔 這樣論述：
影像辨識是人工智慧中一項很容易聯想到的技術，譬如在偵測或分類等功能上都有很多相關應用的產品，而現今已經有許多的辨識系統，動植物辨識就是其中一種。大多數的植物辨識系統中只有分類到科和屬的類別，但是部分辨識系統在種類的分類比較不清楚。在生物學界的應用上如果能將物種分類的更詳細，應用在發掘新物種上是非常實用的。本研究使用深度學習的卷積神經網路(Convolutional Neural Networks，CNN)技術建立訓練模型。我們蒐集十種品種的龍舌蘭影像，訓練資料可分為整株植物圖像和葉片圖像，整株植物有大約20,000張影像和大約12,000張葉子影像。該研究將兩種資料分別訓練分類器，並比較兩種
資料訓練的分類器的準確度。從整株植物圖像和葉片圖像所訓練的訓練模型中比較，葉子影像所訓練的模型效果較好，因此我們再進一步將葉子影像做不同的前處理方式減少背景和雜訊影響，並且個別訓練網路模型，最後探討改變圖像內的資訊是否會影響卷積神經網路對於學習效果。
PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型
為了解決cnn卷積層 的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo
rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch
結合主成分分析與快速傅立葉變換之卷積神經網路分類方法應用於複雜圖像
為了解決cnn卷積層 的問題，作者向建樺 這樣論述：
深度學習能夠很好地提升神經網路的泛化能力並降低過度擬合的機率，這通常應用於分類系統。然而，當大數據出現時，神經網路的計算訓練時間變得太長而無法實現即時響應。為了克服這個問題，我們提出了預處理數據的有用方法。 首先我們使用快速傅立葉變換將數據從空間域轉換到頻域，使得數據重要的信息集中在低頻，接下來使用主成分分析對頻域的數據做降維，觀察簡單與複雜數據在空間域與頻域之間成分累積百分比的差異，發現隨著數據愈複雜，在頻域做數據降維的效果愈明顯，最後我們將降維後的主要數據做逆傅立葉變換，並輸入到卷積神經網路訓練。由於有效地減少了數據量並保持了重要的成分，因此成功縮短了卷積神經網路訓練的訓練
時間，並提高了卷積神經網路模型的準確率。 我們在MNIST與CIFAR-10做驗證，比較在空間域與頻域對數據集成分累積百分比，並觀察卷積神經網路模型的分類效能，結果顯示我們的方法減少大約10％的計算時間。