卷积神经网络（二）—— 所谓卷积神经网络
CNN相比与传统的NN最大的区别在于其所拥有的卷积层和pool层（池化层或者说下采样层）。其卷积运算通过三个重要的思想来帮助改进机器学习系统：稀疏交互、参数共享和变等表示。 以下介绍CNN特有及重要的几个部分：卷积层、池化层、Padding操作和Flatten： 1. 卷积层 卷积层：具体原理可参考《深度学习》P202。个人的理解，卷积就是局部的加权平均，将本来离散的信息集中起来，同时因为参数共享
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