卷積層+池化層的理解

1、卷基層（Convolution） 關於卷積層我們先來看什麼叫卷積操作： 下圖較大網格表示一幅圖片，有顏色填充的網格表示一個卷積核，卷積核的大小爲3*3。假設我們做步長爲1的卷積操作，表示卷積核每次向右移動一個像素（當移動到邊界時回到最左端並向下移動一個單位）。卷積核每個單元內有權重，下圖的卷積核內有9個權重。在卷積核移動的過程中將圖片上的像素和卷積核的對應權重相乘，最後將所有乘積相加得到 一個

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