卷積神經網絡

CNN中，存在著一個個填充數字的正方形小格子

被稱為卷積核

距離：步長

特征圖：這層的輸出也是下層的輸入

訓練，根據已有的圖片，數字來自動的確定已有的數字

擁有5個卷積層的AlexNet為例

CNN

池化層

能選取圖像的主要特征

Maxpooling是保留窗口覆蓋區(qū)域的最大數值

全連接層

在網絡的最后

能夠將提取到的特征集合在一起，給出圖片可能是某個事物的概率

CNN非常擅長處理圖像