动手学习深度学习——Task5卷积神经网络

一、卷积神经网络基础 卷积神经网络的基础概念，主要有卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的概念。 1、二维卷积层 最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据 2、二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组

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