（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。3，池化层：如最大池化、平均池化，用于降维、减少计算量，并增强一定的平移不变性。图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、人脸识别、OCR、医学影像、遥感、视频分析、语音识别、文本分类等。2，激活函数：引入非线性，常用 Re

（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。3，池化层：如最大池化、平均池化，用于降维、减少计算量，并增强一定的平移不变性。图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、人脸识别、OCR、医学影像、遥感、视频分析、语音识别、文本分类等。2，激活函数：引入非线性，常用 Re