Tensorflow学习笔记day05 + 卷积神经网络及其TF编程*(典藏)

一、基础知识 1.1卷积神经网络(CNN) CNN新出现了卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层), 这两种不同类型的层通常是交替的, 最后通常由一个或多个全连接层组成 卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享（或者权值复制）以及时间或空间亚采样(池化)这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性. 诺贝尔奖获得者神经生理学家Hubel和Wie-sel早在

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