卷积神经网络原理与实现过程

卷积神经网络在回归问题中原理与实现过程 卷积原理 正向传播 反向传播 卷积原理 卷积神经网络往往被用于图像领域处理，它具有两大优势，分别是共享权重和局部连接，在数据量较大时，能够有效的降低网络压力。卷积神经网络中包含卷积层、池化层（可选）、全连接层（可选）。 卷积层的作用是对输入数据进行卷积操作，也可以理解为滤波过程，一个卷积核就是一个窗口滤波器，在网络训练过程中，使用自定义大小的卷积核作为一个滑

>>阅读原文<<