卷積和神經網絡有什麼關係？

如上一段所述，卷積能夠提取特徵，但對於真實世界當中的大規模圖片庫，咱們並不知道哪一個局部特徵有效，咱們仍是但願經過訓練神經網絡，自動學習出來，怎麼作呢？還得用到前面學到的BP算法，但如今的問題是卷積和神經網絡有什麼關係呢？看下面兩個圖能夠知道，其實卷積的運算就是相乘以後求和，和神經網絡效果是同樣的。卷積核和卷積結果分別對應着神經網絡中的參數和隱藏層結果。這樣就回到前面所學的BP算法了，作法是同樣的

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