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上传时间: 2021-01-06
详细说明：卷积神经网络
典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。
卷积层
卷积：在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。
直观的理解卷积
以上图为例：
第一次卷积可以提取出低层次的特征。
第二次卷积可以提取出中层次的特征。
第三次卷积可以提取出高层次的特征。
特征是不断进行提取和压缩的，最终能得到比较高层次特征，简言之就是对原式特征一步又一步的浓缩，最终得到的特征更可靠。利用最后一层特征可以做各种任务：比如分类、回归等。
卷积层得名于卷积（convolution）运算，但通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlat
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