卷积神经网络
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了卷积神经网络相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：属于分类器的一种，用神经网络从数据中训练参数，提取特征，卷积核尺寸事先确定，随机初始化，经过反馈调节，训练处不同的卷积核。
卷积层 （Convolutional Layer）：通过对上一层进行卷积操作，得到的下一层。
池化层（Subsampling Layer）：通过对上一层进行池化操作，得到的下一层。
卷积神经网络格式：输入层->[[卷积层+激活函数]*M+池化层*N]*K->全连接层*L->输出层
卷积：局部特征提取，局部数据的加权平均；
卷积核：随机初始化，通过训练调节参数
参数数量：卷积核大小*卷积范围+偏置
池化：降低维度，保留图像的特征，一般维数为2*2
卷积可以看做步长为1，池化可以看做步长为2，
局部卷积，共享权值
以上是关于卷积神经网络的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章