class9--tensorflow:卷积神经网络

全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：（前层×后层+后层）的和 问题： 待优化的参数过多容易导致模型过拟合。 实际应用： 会先对原始图像进行特征提取再把提取到的特征喂给全连接网络。 卷积（convolutional）：卷积可认为是一种有效提取图像特征的方法。 一般会用正方形卷积核，遍历图片上的每个点。图片区域内，相对应的每一个像素值

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