卷积层、池化层和全连接层

卷积层（Convolution） 什么是卷积，如下图所示，卷积操作是用卷积核，按照一定的步长，在一张图片上规律性的移动。卷积核的每个单元有权重，在卷积核移动的过程中将图片上的像素和卷积核的对应权重相乘，最后将所有乘积相加得到一个输出。 作用和意义： ①局部感知： 在传统神经网络中每个神经元都要与图片上每个像素相连接，这样的话就会造成权重的数量巨大造成网络难以训练。而在含有卷积层的的神经网络中每个神

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