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【阶段四】Python深度学习05篇：深度学习项目实战：卷积神经网络的定义、卷积网络的结构与卷积层的原理

本篇的思维导图：

【阶段四】Python深度学习05篇：深度学习项目实战：卷积神经网络的定义、卷积网络的结构与卷积层的原理_第1张图片

 

卷积神经网络的定义

       卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparse connectivity）和权重共享（weight shared）的特点，而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点，卷积神经网络在图像识别方面能够给出更好的结果。

卷积网络的结构

【阶段四】Python深度学习05篇：深度学习项目实战：卷积神经网络的定义、卷积网络的结构与卷积层的原理_第2张图片

卷积网络的典型架构：卷积网络识别MNIST图像

上图实现了一个图像分类功能：输入的是图像，输出的是图像

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