卷积神经网络的传播计算（六）

卷积神经网络的前向传播： 和第五篇一样，使用的一个计算方法依然是wx + b。 filter的层数要和输入数据的层数相同，filter对应的层数会有对应的一个权值，使用对应filter层数乘于输入数据对应的一个层数，最后把所有的层的内乘结果求出相加并加上一个权值。 接下来就是具体操作了： 输入的数据使用一个四维来表示，，第一个就是一个样本的编号，就是第几号样本，现在就是第零号了。第二个参数就是层数

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