综述

卷积神经网络通常由3个部分构成：卷积层，池化层，全连接层。简单来说，卷积层负责提取图像中的局部及全局特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层用于处理“压缩的图像信息”并输出结果。

一、卷积层（CONV）

1. 卷积层基本属性

卷积层主要功能是动态地提取图像特征，由滤波器filters和激活函数构成。一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，激活函数类型，以及paddin

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新手入门深度学习 | 卷积神经网络是什么？

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