深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义

（文章转载自：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html） 为什么要使用卷积呢？ 　　在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，有时多了，有时少了，有时选择的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里面）

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