【概念理解】卷积（Convolution）与池化（Pooling）

一、卷积（Convolution） 1.卷积的目的        卷积是为了提取图像特征，通过卷积层，可以自动提取图像的高维度且有效的特征 2.卷积的分类        卷积按步长可分为单位步长和非单位步长；按填充可分为有0填充和无0填充 3.图画卷积过程 假设一个卷积核如下 输入数据如下 那么根据对应元素相乘求和的规则，可得出单位步长下，卷积后的输出数据为（右侧绿色矩阵）： 深蓝色块大小为卷积核

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