卷积神经网络 CNN

卷积神经网络 卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 CNN通过卷积来模拟特征区分，并且通过卷积的权值共享及池化，来降低网络参数的数量级，最后通过传统神经网络完成分类等任务。 卷积：一组固定的权重和不同窗口内数据做内积   卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不

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