CNN卷積層、池化層、全鏈接層

卷積神經網絡是經過神經網絡反向傳播自動學習的手段，來獲得各類有用的卷積核的過程。node 卷積神經網絡經過卷積和池化操做，自動學習圖像在各個層次上的特徵，這符合咱們理解圖像的常識。人在認知圖像時是分層抽象的，首先理解的是顏色和亮度，而後是邊緣、角點、直線等局部細節特徵，接下來是紋理、幾何形狀等更復雜的信息和結構，最後造成整個物體的概念。網絡 典型的卷積神經網絡一般由如下三種層結構共同組成： 卷積層

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