CNN中的卷积和池化的理解
CNN一般是由输入层、卷积层、**函数、池化层、全连接层 卷积层：用来进行特征的提取： 其中input image 32x32x3 其中3为他的通道数或者可以理解成深度（R、G、B），卷积层是一个5x5x3的filter w。filter (滤波或者成为感受野)，其中filter同输入的image的通道数是相同的。 如上图，image(32x32x3)与filter W 做卷积生成得到28x28x
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