1、卷积
卷积层用于提取特征。
卷积其实就是做矩阵的乘法运算(输入层5*5和权重3*3)。
我们把卷积层分成多个3*3的矩阵与权重3*3的矩阵去相乘，最后也会得到一个3*3的矩阵。然后将3*3的矩阵中的值做相加。
矩阵乘法：线性代数知识
步：
这里设置的步长为1
步长由红色矩阵在图上流行的术语移动的单元格数定义。
这是我们经过卷积和提取后得到的输出矩阵
2、池化
输入经过卷积层后会得到很多特征。
而有些特征并不是那么重要，所以我们需要对特征进行压缩，也就是池化。
最常用的方法是最大池化
假设一个特征图如下：
我们选择一个区域2*2,然后在其中选择最大特征值。
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