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卷积神经网络基本原理综述

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TOC\o1-3\h\u13993卷积神经网络基本原理综述 1

125401.1卷积层 2

117621.2池化层 5

231511.3激活层 6

300241.4全连接层 8

257241.5损失函数 9

人工神经网络的结构是，数据从输入层到隐层再到输出层，均是通过全连接的方式进行，这会导致模型参数计算量过大。在现代的数据分析中，数据量往往是几十万甚至是上百万量级的，用这样的数据量去训练模型，往往会导致人工神经网络的泛化能力低，效果不理想，此外还容易导致网络出现过拟合等其他问题。而卷积神经网络则