动手学深度学习：卷积神经网络，LeNet，卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录： 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、卷积神经网络的基础概念 最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小