第五次打卡：卷積神經網絡基礎；leNet；卷積神經網絡進階

卷積神經網絡基礎 卷積神經網絡的基礎概念，主要是卷積層和池化層，並解釋填充、步幅、輸入通道和輸出通道的含義。本節介紹的是最常見的二維卷積層，常用於處理圖像數據。 二維互相關運算 二維互相關（cross-correlation）運算的輸入是一個二維輸入數組和一個二維核（kernel）數組，輸出也是一個二維數組，其中核數組通常稱爲卷積核或過濾器（filter）。卷積核的尺寸通常小於輸入數組，卷積核在輸

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