卷積神經網絡的結構及公式

神經網絡(neural networks)的基本組成包括輸入層、隱藏層、 輸出層。而卷積神經網絡的特點在於隱藏層分爲卷積層和池化層 (pooling layer，又叫下采樣層)。 • **卷積層：**通過在原始圖像上平移來提取特徵，每一個特徵 就是一個特徵映射 • 池化層：通過特徵後稀疏參數來減少學習的參數，降低 網絡的複雜度，（最大池化和平均池化） h1=99.5，取99。因爲步長爲2，零填充1

>>阅读原文<<