卷積神經網絡細節分析

之前曾經簡單介紹過cnn的原理，但終究只是感性的理解，如果只是簡單調用CNN肯定是足夠了，但最近在研究CNN、RNN、Transformer在提取特徵的優缺點時，深深感覺到如果不從公式層面推導一次各個模型，是無法深入理解它們的不同之處的。 首先要分析的第一個問題是，卷積神經網絡爲什麼不採用卷積運算而是用互相關運算。首先要知道，卷積層的作用是提取局部特徵，卷積核需要遍歷整幅圖像才能獲取局部信息，所以

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