卷積神經網絡（CNN）的一些簡單思考
上篇CNN入門在宏觀上介紹了CNN的卷積和運算。但是由於我不是數學專業的，所以對卷積的理解還是不是很深刻。因爲想到爲什麼對圖像進行卷積操作可以學習到圖像的特徵，這其中到底什麼原因。Pooling的作用是什麼，還有CNN的網絡結構必須要是像 Yann LeCun提出的那樣。Convolutions,Pooling,Full Connection這樣交替嗎？還有卷積網絡有那些改進。所以我纔有了這篇文章
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