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卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

一些单词

• Volume：体积、卷
• Volution：漩涡
• Comvolution：[数] 卷积，盘旋
• Covolume：协体积、体积

卷积层（Convolutional Layer）

概念

• 将特征输入中的一些部分看成是一个整体，减少特征量，这样的层是卷积层

作用。为什么要这样做？

1. 计算更快
2. 只需更少的训练数据，更不易于过拟合（特征量减少了）

例如

• 例如在图像识别中，我们让每个Neuron只看图像的一部分像素作为层的输入，而不是将整个图像的所有像素直接作为输入层
  （一个400*400px，所有像素加起来得有16w的特征作为输入。我们将一些部分看成一个整体，特征量就会大大减少）

  

• 例如在心率图中，我们将每次波动看成一个整体

  该图的例子中，两个隐藏层都是卷积层，输出层是Sigmoid层