1. 卷積神經網絡-卷積計算過程

卷積計算可認爲是一種有效提取圖像特徵的方法。 一般會用一個正方形的卷積核，按指定步長在輸入特徵圖上滑動。 遍歷輸入特徵圖中的每個像素點。對每個步長，卷積核會與輸入特徵圖出現重合區域，重合區域對應元素相乘、求和再加上偏置項得到輸出特徵的一個像素點。 輸入特徵圖的深度（channel數）決定了當前層卷積核的深度。 當前層卷積核的個數，決定了當前層輸出特徵圖的深度。 下面是三個卷積核的例子whc： 1.

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