CNN卷积层、池化层、全连接层
卷积神经网络是通过神经网络反向传播自动学习的手段，来得到各种有用的卷积核的过程。 卷积神经网络通过卷积和池化操作，自动学习图像在各个层次上的特征，这符合我们理解图像的常识。人在认知图像时是分层抽象的，首先理解的是颜色和亮度，然后是边缘、角点、直线等局部细节特征，接下来是纹理、几何形状等更复杂的信息和结构，最后形成整个物体的概念。 典型的卷积神经网络通常由以下三种层结构共同组成： 卷积层(Convo
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