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CNN中卷积层采用的是局部连接，这样减少了训练参数
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卷积核就是一个较小的方形模板，利用它在图像上的左右上下平移，与它覆盖下的图像区域中的对应元素相乘后求和，形成新的特征图。卷积就是利用一个较小的模板-称为卷积核在图像上平移，与它覆盖下的图像的对应元素相乘后求和，
CNN中采用多个卷积核可提取图像中的多种特征，有利于复杂图像的识别
不管是BP神经网络还是CNN神经网络，他们的训练过程是相似的，就是每输入一个数据，按层计算每个神经元的加权汇聚求和，并通过激活函数产生输出，直到最后的输出层产生一个网络的实际输出，用这个实际输出和期望的输出——即输入数据的标签进行比较（求差），误差大就反复调整网络的参数（权值和阈值），直到误差（网络性能指标）满足要求为止。
深度学习是神经网络学习模式发展的高级阶段
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