卷积神经网络(二)

上篇，我们介绍了卷积神经网络的两大杀器：局部感知野 和 权值共享。这篇我将会继续介绍卷积神经网络的结构：多卷积核 和 池化。 一：多卷积核 在说到权值共享的时候，我们说到一个卷积核(滤波器)肯定是无法充分的提取图像中的特征。那么怎么办呢？ 一个卷积核可以提取一种特征，我们可以很自然的想到多个卷积核就可以提取多种特征了吧。没错，使用多少个卷积核就可以学习到多少种卷积特征。右下图显示了使用两个卷积核对

>>阅读原文<<