卷積神經網絡通俗理解

首先放出一張大家熟悉的卷積神經網絡示例圖： 在開始之前，有必要介紹一下卷積神經網絡中的名詞。 卷積層：經過卷積核（濾波器）運算後的特徵圖。圖中爲C層 採樣層：又叫池化層，主要的目的在於減少上一層的特徵數量。假設濾波器大小爲2，則經過池化過程，特徵的數量減少2*2倍。 局部感受野：我們將輸入的圖像劃分成很多的小方陣，每個小方陣我們稱爲局部感受野。 卷積核：包含權值的矩陣。 言歸正傳，對比於人工神經網

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