局部感知+权共享机制：让一组神经元使用相同的链接权 和池化

提出：全链接的结构下会引发参数数量的膨胀，容易过拟合且局部最优。图像中有固有的局部模式能够利用，因此，提出了CNN，并非全部上下层神经元都能直接相连，而是经过“卷积核”做为中介。同一个卷积核在全部图像内都是共享的，图像经过卷积操做后仍然保留原来的位置关系。 复合多个“卷积层”和“采样层”对输入信号进行加工，而后再链接层实现与输出目标之间的映射。多层的目的：一层卷积学到的特征每每是局部的，层数越高，

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