convolutional neural network
mạng nơ-ron tích chập
convolutional layer
lớp tích chập
using convolutional filters
sử dụng các bộ lọc tích chập
convolutional operation
phép tích chập
convolutional architecture
kiến trúc tích chập
convolutional features
các đặc trưng tích chập
convolutional model
mô hình tích chập
with convolutional layers
với các lớp tích chập
convolutional processing
xử lý tích chập
the convolutional neural network achieved high accuracy on the image classification task.
Mạng nơ-ron tích chập đã đạt được độ chính xác cao trong nhiệm vụ phân loại ảnh.
we used a 3x3 convolutional filter to extract features from the input image.
Chúng tôi đã sử dụng bộ lọc tích chập 3x3 để trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh đầu vào.
the convolutional layer is a key component of many modern deep learning architectures.
Lớp tích chập là một thành phần quan trọng của nhiều kiến trúc học sâu hiện đại.
applying a convolutional operation involves sliding the filter across the input data.
Việc áp dụng phép tích chập bao gồm việc trượt bộ lọc trên dữ liệu đầu vào.
the convolutional layer learned to detect edges and corners in the images.
Lớp tích chập đã học cách phát hiện các cạnh và góc trong hình ảnh.
we performed a convolutional operation to reduce the dimensionality of the data.
Chúng tôi đã thực hiện phép tích chập để giảm số chiều của dữ liệu.
the architecture included multiple convolutional blocks for improved feature extraction.
Kiến trúc bao gồm nhiều khối tích chập để cải thiện việc trích xuất đặc trưng.
the convolutional layer's output is a feature map representing detected patterns.
Đầu ra của lớp tích chập là một bản đồ đặc trưng đại diện cho các mẫu đã phát hiện.
we experimented with different convolutional filter sizes to optimize performance.
Chúng tôi đã thử nghiệm với các kích thước bộ lọc tích chập khác nhau để tối ưu hóa hiệu suất.
the convolutional layer effectively captured spatial hierarchies in the data.
Lớp tích chập đã nắm bắt hiệu quả các hệ thống phân cấp không gian trong dữ liệu.
the model utilized a series of convolutional and pooling layers.
Mô hình sử dụng một loạt các lớp tích chập và gộp.
convolutional neural network
mạng nơ-ron tích chập
convolutional layer
lớp tích chập
using convolutional filters
sử dụng các bộ lọc tích chập
convolutional operation
phép tích chập
convolutional architecture
kiến trúc tích chập
convolutional features
các đặc trưng tích chập
convolutional model
mô hình tích chập
with convolutional layers
với các lớp tích chập
convolutional processing
xử lý tích chập
the convolutional neural network achieved high accuracy on the image classification task.
Mạng nơ-ron tích chập đã đạt được độ chính xác cao trong nhiệm vụ phân loại ảnh.
we used a 3x3 convolutional filter to extract features from the input image.
Chúng tôi đã sử dụng bộ lọc tích chập 3x3 để trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh đầu vào.
the convolutional layer is a key component of many modern deep learning architectures.
Lớp tích chập là một thành phần quan trọng của nhiều kiến trúc học sâu hiện đại.
applying a convolutional operation involves sliding the filter across the input data.
Việc áp dụng phép tích chập bao gồm việc trượt bộ lọc trên dữ liệu đầu vào.
the convolutional layer learned to detect edges and corners in the images.
Lớp tích chập đã học cách phát hiện các cạnh và góc trong hình ảnh.
we performed a convolutional operation to reduce the dimensionality of the data.
Chúng tôi đã thực hiện phép tích chập để giảm số chiều của dữ liệu.
the architecture included multiple convolutional blocks for improved feature extraction.
Kiến trúc bao gồm nhiều khối tích chập để cải thiện việc trích xuất đặc trưng.
the convolutional layer's output is a feature map representing detected patterns.
Đầu ra của lớp tích chập là một bản đồ đặc trưng đại diện cho các mẫu đã phát hiện.
we experimented with different convolutional filter sizes to optimize performance.
Chúng tôi đã thử nghiệm với các kích thước bộ lọc tích chập khác nhau để tối ưu hóa hiệu suất.
the convolutional layer effectively captured spatial hierarchies in the data.
Lớp tích chập đã nắm bắt hiệu quả các hệ thống phân cấp không gian trong dữ liệu.
the model utilized a series of convolutional and pooling layers.
Mô hình sử dụng một loạt các lớp tích chập và gộp.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now