吳恩達深度學習筆記四：卷積神經網絡 基礎和目標檢測部分

一、卷積神經網絡（CNN：Convolutional neural network）： 卷積運算：矩陣對應位元素相乘而後相加，主要做用是特徵提取和減小參數。深度學習中使用的是「互相關」卷積，即不進行偏轉的卷積。python 濾波器（fliter）:也叫「核（kernel）」，使用具備不一樣參數的濾波器能夠檢測圖片中 垂直、水平邊緣等 特徵。web 兩個重要的特徵，能夠有效解決計算機視覺等存在的參數

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