为什么要使用卷积

整理并翻译自吴恩达深度学习系列视频：卷积神经网络1.11。 为什么要使用卷积 假设你有32X32X3的图像，一共3072个特征点，卷积成28X28X6的图像，一共4704个特征点。如果使用传统的网络，你需要3072*4704 ≈ \approx ≈ 14M个参数。 32X32X3的图像已经是很小的图像了，如果你是1000*1000，参数可能多到使得计算举步维艰。 卷积的优点 参数共享：一个特征检测

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