有关CNN的几个重要概念

1.特征

当一个特定的图案（特征）被呈现在输入区（接受域）中时，一个隐藏的神经元就会被**。

2.感受野

通常，越高层上的特征的接受域会更宽，能够学习捕捉更多的复杂/抽象图案。

3.特征地图

通过一个滑动窗口（卷积）的方式，在一个输入地图中的不同位置应用相同的特征探测器来创造。在相同的特征地图上的特征，有着一致性的可接受形状。

4.特征量

一组特征地图，每一张地图会在输入地图中的一些固定位置搜寻特定的特征。所有的特征的接受域大小都是一样的。

5.作为特征量的全连接层

这一特征量在每一张特征上都有一个特征，其接受域会覆盖整张图像。

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/ZKMi4gRfDRcTxzKlTQb-Mw