【深度學習】如何通俗理解圖像識別中的卷積與池化？

一、卷積 1.爲什麼要引入卷積層？ 因爲全連接層輸入圖像時，會將圖像的3維數據拉平爲1維數據，而圖像是3維形狀，這個形狀中可能包含重要的空間信息。比如，空間上鄰近的像素爲相似的值、RBG的各個通道之間分別有密切的關聯性、相距較遠的像素之間沒有什麼關聯等，所以使用全連接層可能會忽略掉一些空間信息，進而造出最後的預測結果不準確。 卷積層則可以保持形狀不變。當輸入數據是圖像時，卷積層會以3維數據的形式接

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