神經網絡之卷積和池化(二)

卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特徵提取，如下： 輸入圖像是32x32x3，3是它的深度（即R、G、B），卷積層是一個5x5x3 的filter(感受野)，這裏注意：感受野的深度必須和輸入圖像的深度相同。通過一個filter與輸入圖像的卷積可以得到一個28x28x1的特徵圖，上圖是用了

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