CNN卷積各層的參數和鏈接個數的計算

  CNN卷積神經網絡相比於神經網絡而言，以其對圖像處理的專業性和簡便性而出名。相比於其他的神經網絡，CNN網絡的輸入是圖像的一小塊。而不是整個圖像的像素。卷積層每次獲取圖像的一小塊，然後進行卷積。經過多次處理後，圖像的初步特徵就會被提取出來，然後通過池化層，進行採樣降維。使得特徵圖（fetrue map）的維度降低。然後經過非線性化，（爲什麼要經過非線性化？因爲沒有激勵函數的神經網絡只能逼近線性

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