深度学习-卷积神经网络

卷积运算时filter在输入矩阵上滑动的步长叫stride记为S。S越小，提取的特征越多，但是S一般不取1，主要考虑时间效率的问题。S也不能太大，否则会漏掉图像上的信息。

 

在卷积神经网络中，有一个非常重要的特性：权值共享。

所谓的权值共享就是说，给一张输入图片，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的filter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。