class9--tensorflow:卷積神經網絡

全連接NN：每個神經元與前後相鄰層的每一個神經元都有連接關係，輸入是特徵，輸出爲預測的結果。 參數個數：（前層×後層+後層）的和 問題： 待優化的參數過多容易導致模型過擬合。 實際應用： 會先對原始圖像進行特徵提取再把提取到的特徵餵給全連接網絡。 卷積（convolutional）：卷積可認爲是一種有效提取圖像特徵的方法。 一般會用正方形卷積核，遍歷圖片上的每個點。圖片區域內，相對應的每一個像素值

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