卷积神经网络理论基础

卷积神经网络策略：权值共享，让一组神经元使用相同的权值，大大的提高了权值多的计算训练慢的缺点。 例如 卷积神经网络对手写数字识别： 网络的输入是一个32ｘ32的手写数字图像，输出是其识别结果，CNN复合多个卷积层，和采样层对信号进行加工，然后在连接层实现与输出目标之间的映射。每个卷积层都包含多个特征映射，每个特征映射是一个有多个神经元组成的平面，通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征。如上图，第一个

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