卷积神经网络学习心得以及代码实现卷积神经网络学习心得代码实现
@TOC卷积神经网络学习心得综述我所理解的卷积神经网络，是一个多层网络，每层由若干个二维平面组成，每个平面由多个神经元组成。这些二维平面是原图像像素被多个卷积核卷积后的结果，将原来是一层（一个平面）的原图卷积成好多层的图合并在一起（好几个平面叠放，可以理解为立体图形），每层之间神经元是不完全连接的，下一层的一个神经元只连接上一层的几个神经元。一些概念卷积神经网络涉及一些专业术语：1.卷积核一个卷积核代表原图中的一个特征，通过与原图卷积的结果来判定原图是否有该特征，卷积核可以是一个数字组成的二维
