深度学习之tensorflow（五）

#卷积神经网络 传统神经网络存在的问题： 权值太多，计算量太大； 权值太多，需要大量样本进行训练。 卷积神经网络CNN： CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数： 卷积： 多个卷积核： *卷积核可以看作是一个滤波器，卷积操作之后会得到一个特征图，不同的卷积核得到的特征图是不一样的，所以不同的卷积核可以对图的不同特征进行取样。   #pooling（池化） 一般卷积层之后都会加上

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