CNN卷積層、池化層、全連接層

卷積神經網絡是通過神經網絡反向傳播自動學習的手段，來得到各種有用的卷積核的過程。 卷積神經網絡通過卷積和池化操作，自動學習圖像在各個層次上的特徵，這符合我們理解圖像的常識。人在認知圖像時是分層抽象的，首先理解的是顏色和亮度，然後是邊緣、角點、直線等局部細節特徵，接下來是紋理、幾何形狀等更復雜的信息和結構，最後形成整個物體的概念。 典型的卷積神經網絡通常由以下三種層結構共同組成： 卷積層(Convo

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