初学者之路——————卷积神经网络

卷积神经网络简称CNN，主要是把卷积代入传统神经网络的全连接层的一种神经网络。卷积神经网络分为卷积层，池化层和全连接层。

卷积层利用卷积核与输入图像进行卷积得到特征图，简化计算传统冗余大而且容易过拟合的全连接层，而且可以抵抗图像平移等所带来的影响。

池化层主要是进行降低卷积层的冗余，由于相近的像素点的信息一般是接近的，所以通过池化层把多维的图像进行降纬。

全连接层通过激活函数进行输入图像的激活，与卷积层配合，完成从局部到整体的特征分析。

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