CNN卷積神經網絡的介紹與解釋（核函數，通道）

前言 本文介紹了卷積神經網絡模型的核概念，通道，池化與採樣，卷積等等一些概念和CNN的意義。 提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考 一、核概念： 如圖5-1-1：g（x,y）即爲核，每個小方格上都有一個標量代表權重w。f(x,y)爲輸入，每個小方格上都有一個標量代表該圖片在該點上的像素值。卷積的定義是兩個變量在某個範圍內相乘後求和是結果。對應圖中就是讓核與輸入兩個平面平行對應，每個對應點

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