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卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络广泛应用于图像处理，比起神经网络最大的优点是同一个卷积核可以在图像的所有位置复用，这就极大的减少了参数量，而图像是由像素点组成的，大量的数据如果使用神经网络来进行训练的话参数量过于庞大，得不偿失。并且相比于神经网络，卷积核可以关注局部细节，而不是整体，这符合人类在识别图像时实质上时关注该物体的局部特征，最后，卷积神经网络的池化层可以减小计算量的同时保留关键特征。卷积进行多层，每一层都在
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络广泛应用于图像处理，比起神经网络最大的优点是同一个卷积核可以在图像的所有位置复用，这就极大的减少了参数量，而图像是由像素点组成的，大量的数据如果使用神经网络来进行训练的话参数量过于庞大，得不偿失。并且相比于神经网络，卷积核可以关注局部细节，而不是整体，这符合人类在识别图像时实质上时关注该物体的局部特征，最后，卷积神经网络的池化层可以减小计算量的同时保留关键特征。卷积进行多层，每一层都在
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