努力成爲優秀視覺工程師的一天（二）

1. 經典神經網絡AlexNet的理解 （1）卷積層、池化層 和全連接層的理解          從宏觀的角度看，如果我們要對一幅圖像進行識別，從圖像處理--像素的角度來看，每個物體不同像素的組成構成了不同的特徵，通過這些特徵來區分物體是什麼；那麼卷積層就是從圖像中提取各種特徵，池化層就是爲了簡化特徵提取最重要的特徵，這樣可以減少識別的時間，全連接層就是把這些特徵都組合起來，這樣才能判斷這個圖像中

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