CNN各层介绍

转自http://www.javashuo.com/article/p-zrhdrexh-mu.html 一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示：  若在中间只使用一层隐藏层，参数 就

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