时间：2024-10-26 18:01:20
卷积神经网络工作原理
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的工作原理可以分为三个步骤：卷积、池化和全连接。
1. 卷积：CNN使用一组可学习的参数（称为卷积核）对输入数据进行卷积，从而提取出有用的特征。卷积核会滑动过输入数据，并与输入数据的每个部分进行相关性计算，从而提取出有用的特征。
2. 池化：CNN会使用池化层对提取出的特征进行降维，从而减少计算量。池化层会将输入数据分割成若干个小块，并对每个小块进行池化操作，从而减少计算量。
3. 全连接：CNN会使用全连接层将池化后的特征进行分类或回归。全连接层会将池化后的特征与一组可学习的参数进行相关性计算，从而得出最终的分类或回归结果。
需要注意的是，卷积核的数量、大小、移动步长、补0的圈数是事先人为根据经验指定的，全连接层隐藏层的层数、神经元个数也是人为根据经验指定的（这叫做超参数），但其内部的参数是训练出来的。
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