全連接，局部感知，權值共享，卷積輸入輸出的個人理解

首先理解： 1、全連接層1：（輸入爲卷積）         全連接和普通神經元類似，輸出的每一個神經元都與輸入的每一個像素點相連， 把多維向量轉化爲1維向量 。            例如前一層的卷積輸出50個feature map（圖片大小爲4X4），全連接層輸出的是500個神經元（輸出500個數字），則每一個神經元對應4X4X50=800個參數（卷積操作輸出一個數字），這一層全連接層和總共有8

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