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deeplearning学习总结（三）——卷积神经网络（CNN）
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：1. CNN介绍
1.1 为什么引入CNN
CNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法，当图片像素过大，例如为3000*3000时（当然这也太大了），在Keras中根本无法使用Dense层直接运算，因此需要引入CNN。简单的说：CNN在工作过程中提取图片边缘信息，丢弃掉剩余信息，使图片信息变小，更便于运算。
1.2 CNN工作方式
计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片， 经过卷积层后构建出更抽象的概念。CNN采用了局部连接和权值共享，保持了网络的深层构架，同时又减少了网络参数，使模型具有较好的泛化能力的同时，又便于训练。
1.3 卷积过程
卷积过程有三个二维矩阵参与，它
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