Tensorflow初入门（卷积神经网络）
1：卷积计算过程注意这里缩放因子与便宜因子在训练的时候通过反向传播是可以一同被训练的最大池化可以记录特征纹理，均支池化可以保留背景特征此处是为了防止过拟合所以需要将因此隐藏层的部分神经元按照一定比例从神经网络中临时舍弃在使用神经网络时，再将被舍弃的神经元恢复源代码如下import tensorflow as tffrom matplotlib import pyplot as plt.
