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在之前的文章中，我们介绍了卷积神经网络的基本组件，比如卷积层、池化层、全连接层，以及如何训练神经网络。卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。输入图像统计和滤波器进行卷积之后，提取该部特征，一旦该部

卷积神经网络结构图，卷积神经网络的结构及应用##引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，在计算机觉域广泛应卷积神经网络结构动态图卷积神经网络基本结构，文章目录前言一、卷积神经网络的整体架构1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层二、总结前言  卷积神经

卷积神经网络基本结构图(模型结构图):输入层(Ipute layer)、卷积层(convolutional layer) 、池化层(pooling layer)、全连接层+Softmax。1. 整体结构相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接(fully-connected) 在之前使用的全连接神经网络中，Affine层后面跟着活函数ReLU层(或者Sigmoid 层)。这里堆叠了4 层“Affine-ReLU"组合，然后第5 层是Affine层，最后由Softmax层输出最终结果(概率)。在CNN中出现了新的卷积层和池化层CNN 的层的连接顺序是“Convolutio