大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于3d卷积神经网络的问题，于是小编就整理了2个相关介绍3d卷积神经网络的解答，让我们一起看看吧。
卷积神经网络原理？
输入层接收输入数据，该层将输入数据转换为特征图。卷积层将滤波器应用于输入，以查找和提取输入中的特征。
池化层***用最大池化或平均池化，以缩小特征图的大小，并且可以抑制图像中的噪声，改善其图像质量。
全连接层将输入转换为神经网络的输出。输出层将最终结果映射到指定的范围，以表示准确的结果。
bp神经网络和卷积神经网络的区别？
1、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。
（图片来源网络，侵删）
3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。
二、用途不同
1、BP神经网络：
（图片来源网络，侵删）
到此，以上就是小编对于3d卷积神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于3d卷积神经网络的2点解答对大家有用。
