深度學習——02、深度學習入門——卷積神經網絡

神經網絡框架 卷積層詳解 卷積神經網絡組成 1.輸入層（INPUT） 2.卷積層（CONV） 3.激活函數（RELU） 4.池化層（POOL） 5.全連接層（FC） 卷積計算流程 將image劃分爲一個一個的小區域，然後filter在每一個小塊上進行特徵提取，找出一個能夠代表這個區域的值，image經過卷積之後生成一個特徵圖，特徵圖上對應image每一個小區域 filter可以有多個，可以指定數量

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