一个经典的卷积神经网络（CNN）架构，呈现的是输入图像通过多个卷积层、池化层以及全连接层，最终输出分类结果的过程。，我们可以通过卷积核大小、步长、填充和池化操作的参数，来推导每一层的维度变化。

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1.计算整体数据集的熵（Initial Entropy）2.计算在特定属性条件下的条件熵（Conditional Entropy）3. 计算信息增益（Information Gain）

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解决逆运动学问题的方法总结

局部连接（Local Connectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。每个输出神经元只与输入中的一个局部区域相连，而不是与整个输入连接。

在卷积和池化操作中计算输出维度的公式。

Parameter Sharing（参数共享）是卷积神经网络（CNN）的一个重要特性，帮助它高效地处理数据。参数共享的本质就是参数“本来也没有变过”。换句话说，在卷积层中，卷积核的参数（权重和偏置）是固定不变的，在整个输入上重复使用。

离散卷积(Discrete Convolution)操作演示

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