CNN 的卷积过程为什么 要将卷积核旋转180°

       CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤。        假设在一个CNN网络中，P代表某个池化层，K代表卷积核，C代表卷基层，

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