卷积神经网络和传统神经网络（笔记）
【摘要】 卷积神经网络：h*w*c编辑编辑 卷积：提取特征池化：压缩特征 编辑 编辑编辑编辑可以使用多个卷积核，从不同维度提取特征：编辑编辑编辑编辑池化（下采样）：编辑整体网络架构（带参数计算的，叫做网络的一层，卷积层，全连接层）
卷积神经网络：h*w*c
卷积：提取特征
池化：压缩特征
可以使用多个卷积核，从不同维度提取特征：
池化（下采样）：
整体网络架构（带参数计算的，叫做网络的一层，卷积层，全连接层）
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