神經網絡與卷積神經網絡入門（保證讓你懂）

我一直搞不懂神經網絡是怎麼工作的以及爲什麼cnn要卷積池化就能達到圖像分割的目的 直到我看到了深度之眼的課程 我先用通俗易懂的語言解釋一下神經網絡說白了就是利用鏈式求導法則將loss函數對權重w求導，然後通過梯度下降的方向調整w使loss函數值最小，這也就是所謂的反向傳播算法。卷積神經網絡就是卷積和池化操作，因爲這兩個操作符合圖像識別的三個特性，所以能達到圖像分割的作用，核心點是卷積核上的每個值就

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