深度學習之tensorflow（五）

#卷積神經網絡 傳統神經網絡存在的問題： 權值太多，計算量太大； 權值太多，需要大量樣本進行訓練。 卷積神經網絡CNN： CNN通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數個數： 卷積： 多個卷積核： *卷積核可以看作是一個濾波器，卷積操作之後會得到一個特徵圖，不同的卷積核得到的特徵圖是不一樣的，所以不同的卷積核可以對圖的不同特徵進行取樣。   #pooling（池化） 一般卷積層之後都會加上

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