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一、CNN概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）常被用于图像识别、语音识别等各种

场合。它在计算机视觉领域表现尤为出色，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），下图是一个CNN的结构：

二、卷积层

在全连接层中，相邻层的神经元全部连接在一起，输出的数量可以任意决定，但是却忽视了

数据的形状。比如，输入数据为图像时，图像通常是长、宽、通道方向上的3维数据，但是向全连

接层输入时却需要将其拉平为1维数据。而卷积层可以保持数据形状不变，即接收3维形状的输入数

据后同样以3维形状将数据输出至下一层。

1、卷积运算

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