卷积神经网络的深入理解

卷积神经网络的深入理解 1.神经元是什么？ 答：按照我个人的理解，神经元是一个物体的定义的标签，比如一个零件我们考虑两个标签，重量w和长度l，那么神经网络就有两个输入神经元，比如输入是图片，那么图片中的每一个像素就是一个神经元。 2.卷积神经网络各层的理解 （1）卷积层最重要的一个优点就是减少训练的参数，这里的参数一般指的是权重w，通过权值共享减少参数，在原图上通过滑动不同权重的卷积核获得不同的特

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