CNN-[deep learning with python]学习笔记
在学习笔记P20-CNN中已经介绍了CNN的一些知识，这篇主要是补充和更深程度的梳理： 上文中提到"从效果上来看，卷积层相比于全连接层减少了参数、实现了参数共享。”即，本质上卷积和全连接的区别是，全连接层从输入特征空间中学习的是全局模式，而卷积层学习到的是局部模式，对于图像来说，学到的就是输入图像的二维小窗口（filter）中发现的模式。 这个重要的特性使卷积神经网络具有如下两个性质： 1）卷积网
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