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6.卷积神经网络1.卷积神经网络的优势1.1 平移不变性卷积核不依赖于当前图片的位置$(i,j)$ ，仅取决于自己，具有平移不变性。平移不变性：卷积过程中卷积核不变，共享同一组权重。 1.2 局部性卷积运算仅取决于当时的图像位置（卷积核大小），具有局部性。局部性：指不考虑整个图像，仅计算当前的窗口，这个窗口有个官方名字叫感受野。 2.卷积层具体含义卷积层就是一个特殊的全连接层：对全连接层使用平移不变性和局部性得到卷积层。 卷积计算流程图1 卷积计算流程2 $$输入\mathbf X:n_h\times n_w\核\mathbf W:k_h\times k_w\偏差b\in \mathbb R\输出\mathbf Y:(n_h-k_h+1)\times (n_w-k_w+1)\\mathbf Y=\mathbf X\star \mathbf W+b$$ 如上述公式所示：卷积层将输入$\mathbf X$和核矩阵$\mathbf W$进行交叉相关（卷积），加上偏移$b$后得到输出。注意：核矩阵$\mathbf W$和偏移$b$都是可以学习的...

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