卷積層、池化層和全連接層

卷積層（Convolution） 什麼是卷積，如下圖所示，卷積操作是用卷積核，按照一定的步長，在一張圖片上規律性的移動。卷積核的每個單元有權重，在卷積核移動的過程中將圖片上的像素和卷積核的對應權重相乘，最後將所有乘積相加得到一個輸出。 作用和意義： ①局部感知： 在傳統神經網絡中每個神經元都要與圖片上每個像素相連接，這樣的話就會造成權重的數量巨大造成網絡難以訓練。而在含有卷積層的的神經網絡中每個神

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