深度学习课堂笔记--卷积神经网络

深度学习课堂笔记–卷积神经网络 CNN经典模型网络层次越来越深，越来越复杂，模型效果越来越好 卷积神经网络结构 核心层：卷积层、池化层 卷积层 一维离散卷积： 二维卷积： 一个矩阵翻转后和另一个矩阵移位相乘 卷积层的运算过程 卷积层的目的是萃取出图片中的特征，识别边界 卷积运算步长 stride：滤波器每次移动的步幅，一般为1，意味着滤镜逐个像素移动 数据填充 padding：边缘数据不丢失 实际

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