CNN 卷積層和激活層

   CNN 與傳統的NN相比，增加捲積層和激活層，使得網絡的訓練更加容易。 卷積層     卷積 層最大的特點：局部感知和權重共享。    傳統的神經網絡其表徵能力已經很強，兩層的神經網絡可以近似表示所有的函數，但是卻很難訓練，比如對於圖像領域，將圖像的每個像素與每個神經元相連，要學習的權重參數數量就非常多，難以訓練。而卷積層的提出，在圖像的各個區域(比如5*5)上，使用卷積核參數提取相同的特徵

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