TensorFlow入门教程（七）：初识卷积神经网络CNN
一、 传统网络存在的问题 权值太多，计算量太大 需要大量的样本进行训练 基于以上问题，提出了局部感受域的概念，通过感受野和权值共享，减少了神经网络训练参数的个数。 二、 二维坐标下的卷积 如图，黄色的部分称为卷积核，图中为3*3大小，每个位置有其对于的权重，对应坐标相乘，即得最后结果。 不同的卷积核可以得到对于不同的图像 对卷积的边界，有不同的处理方法，如果采用SAME PADDING，即给平
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