卷积神经网路
卷积层和池化层 与神经网络相比，卷积神经网络多了卷积层和池化层，基本顺序为data-conv-ReLU-Pooling-FC（全联接层）-s 一、卷积神经网络的权重共享 经典神经网络：全连接，即每个神经元都与每一个数据有对应的参数； 卷积神经网络是权重共享的，就是得到的特征图的每个像素点都是原图的一个区域（如5*5*3，有3个颜色通道）与filter（卷积算子，如5*5*3，有75个权
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