Tensorflow实现卷积神经网络

1.卷积神经网络简介 卷积神经网络网络（CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的。在深度学习之前，主要借助SIFT。HoG等算法提取图像的特征，再结合SVM等机器学习算法进行图像识别。CNN被作为一个深度学习的架构降低了对图像数据预处理的要求，避免了复杂的特征工程，CNN可以直接使用图像的原始像素作为输入，在训练时自动提取最有效的特证。 在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每

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