卷積神經網路CNN
圖參考自：
https://blog.csdn.net/leer0816/article/details/76022108?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v28-1-76022108.nonecase&utm_term=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%98%A0%E5%B0%84&spm=1000.2123.3001.4430
輸入對映空間(input maps volume）
特徵對映空間(feature maps volume）
池化對映空間(pooled maps volume)
卷積，啟用，池化
RGB影像3通道，輸入對映空間：w*h*3
K個2-d卷積kernel進行特徵提取 :x*y*3*k
得到特徵對映：(w-x+1)*(h-y+1)*k（原先的三通道在積分時加為一個元素，k個卷積核各生成一個為k層）
卷積後，進行啟用，如sigmod
池化，進行降取樣。(w2)*(h2)*k
最後輸出特徵對映。
特徵對映可以接入下一個CNN，或者接入全連線網路進行分類。
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