深入學習卷積神經網絡中卷積層和池化層的意義

（文章轉載自：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html） 爲什麼要使用卷積呢？ 　　在傳統的神經網絡中，比如多層感知機（MLP），其輸入通常是一個特徵向量，需要人工設計特徵，然後將這些特徵計算的值組成特徵向量，在過去幾十年的經驗來看，人工找到的特徵並不是怎麼好用，有時多了，有時少了，有時選擇的特徵根本就不起作用（真正起作用的特徵在浩瀚的未知裏面）

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