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第7章 卷积神经网络

7.1 整体结构

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），新增了卷积（Convolutional）层和池化（Pooling）层。

7.2 卷积层

7.2.1 全连接层存在的问题

全连接层（Affine层）会忽视数据的形状。比如将三维图像数据拉平为一维数据。而卷积层可以保持数据形状不变。

7.2.2 卷积运算

7.2.3 填充

7.2.4 步幅

7.2.5 3维数据的卷积运算

7.2.6 结合方块思考

7.2.7 批处理

7.3 池化层

7.4 卷积层和池化层的实现

7.5 CNN的实现

7.6 CNN的可视化

7.7 具有代表性的CNN

7.8 小结

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来源： https://www.cnblogs.com/xycsee/p/16339391.html