CNN 卷积层和激活层

   CNN 与传统的NN相比，增加卷积层和激活层，使得网络的训练更加容易。 卷积层     卷积 层最大的特点：局部感知和权重共享。    传统的神经网络其表征能力已经很强，两层的神经网络可以近似表示所有的函数，但是却很难训练，比如对于图像领域，将图像的每个像素与每个神经元相连，要学习的权重参数数量就非常多，难以训练。而卷积层的提出，在图像的各个区域(比如5*5)上，使用卷积核参数提取相同的特征

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