CNN中的卷積和池化的理解
CNN一般是由輸入層、卷積層、**函數、池化層、全連接層 卷積層：用來進行特徵的提取： 其中input image 32x32x3 其中3爲他的通道數或者可以理解成深度（R、G、B），卷積層是一個5x5x3的filter w。filter (濾波或者成爲感受野)，其中filter同輸入的image的通道數是相同的。 如上圖，image(32x32x3)與filter W 做卷積生成得到28x28x
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