卷积神经网络只是一种全连接神经网络的特殊情况

如图所示：

图片输入可以转换成一个一维向量，确定好卷积滤波器参数后，就可以确定整个参数矩阵（对应全连接层的w）哪些是0，哪些是需要计算的

第一行参数对应于与第一个输出相连的参数；第一次卷积

第二行参数对就于第二个输出相连的参数；第二次卷积

第三行参数对应于与第三个输出相连的参数；第三次卷积

第四行参数对就于第四个输出相连的参数；第四次卷积

可以看出只有9个参数需要学习，其他全为0

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