机器学习与模式识别【卷积神经网络】
重要应用：图像识别领域 网络结构： 卷积神经网络的特点：每一个隐藏层神经元并非连接到所有的像素点的上面去，它只是连接到某一个局部的区域上，经过一个局部区域的特征提取到了隐藏层，隐藏层再经过一次非线性变换，经过池化层，最后经过全连接网络，从而输出 卷积层 超参数，卷积核大小、移动步长、填充 池化层 1.降低对微小位置变化的敏感性 2.减少网络参数，提高泛化能力 卷积网结构：
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