cs231n(5) CNN--翻譯
CNN 卷積神經網絡與先前章節的原始神經網絡非常相似：他們有具有權重和偏置值學習能力的神經元組成。每個神經元都接收輸入數據，點乘運算然後進行非線性激活函數運算。整個神經網絡是一個單一的可導的評分函數：輸入原始圖像像素，輸出類別評分。在神經網絡的最後一層有損失函數，我們在有規律的神經網絡中發現的所有技巧仍然適用。 那有什麼改變呢？CNN架構假設輸入是圖像，這允許我們在架構中加入特定的屬性。這些特性使
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