关于卷积神经网络该如何理解的一些思考

最近思考了一下关于“卷积神经网络”该如何去理解的问题。很多文章说，越到后边的卷积层，就会有组合多个特征的能力。但是我们每个卷积层不是有很多卷积核吗，每个卷积核不是滤波器吗，前几层把特征都滤掉了。怎么得到的如下所示的图？ 后来我想到可以这样理解：假设一个卷积核可以过滤出横线，而且过滤效果非常好，那么图像经过它之后应该就变成一堆长短不一的横线。假设一个卷积核可以过滤出竖线，而且过滤效果非常好，那么图像

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