卷积神经网络 CNN
卷积层 深度/depth（解释见下图） 步长/stride （窗口一次滑动的长度） 填充值/zero-padding 参数共享机制 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图
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