初识卷积神经网络

卷积神经网络的结构图如下：                 卷积神经网络的三元素： 1，卷积层conv：每个卷积层由多个卷积矩阵组成，不同卷积矩阵的作用是提取输入对象的不同特征。靠前的卷积层的卷积矩阵提取的越简单的特征，越往后的卷积层提取的特征越复杂和具体。卷积矩阵中的值也可以理解为神经网络的权重的参数，这些参数就是需要训练得到的参数。 卷积矩阵对图像的操作过程如下图：              

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