CNN卷积神经网络总结
自我对卷积神经网络的认识 从输入到输出，我们输入的数据要经历卷积层，激活层，池化层等反复数据转换，最后通过全连接层，输出的数据以最大的概率来判断与标签的符合程度。 1.1卷积层 卷积层是用来提取信息的特征。该处理过程让我想起了离散傅里叶变换，将时域信号转换到频域，再通过观察频域的频谱图，分析出信号的特点。同样的，多个卷积核，会得到多个特征图，就拿一张猫咪图来说，它的多征图不会是具象的，是一些抽象的
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