我们先来看看卷积层，卷积层提取局部特征的过程，和人类视觉的提取特征类似，如下图所示： 图中的黄色部分是一个滤波器（），我们称它为“卷积核”，它是一个小的矩阵。
卷积核通过滑
在输入数据上进行卷积操作，卷积核的每 BC数据中国 个元素与输入数据对应位置的元素相乘，然后将所有乘积结果相加，得到卷积操作的输出结果。 不同的卷积核可以捕捉到不同的特征，例如边缘、纹理、形状等。 端产品经理的能力模型与学习提升 端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 … 查看详情 > 在训练过程中，卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数，使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。
因为卷积核比较小，即便我们做完了卷积处理，图像依然很大，这时候需要池化层来对数据进行降维操作： 池化层通过对输入数据的局部区域进行 定期维护还有助于防止将来发生 汇聚操作，例如最大池化或平均池化，来减少特征图的大小。
比如原图是
我们用一个10*10的采样窗口对原图进行下采样，最终可以将原图下采样为一个2*2的小图。 这个操作其实就是降低图片的像素，从高清图变成模糊图，这样既保留了主要特征信息，还有效的过滤掉了图片中的干扰信息，减少了向下一阶段传递的数据量。 池化层 可以更有效的降低数据维度，大大减少参数和运算量，同时还可以避免过拟合现象的发生。 卷积层和池化层提取出的特征，输入到全连接层进行训练和学习，由于大大减少了参数量，丢弃了干扰特征，使得训练成本和复杂度大大降低。
应用场
景 在计算机视觉领域有广泛的应用，以下是一些 agb目录 的应用场景： 图像分类：可以将图像分为不同的类别，如识别手写数字、识别动物、识别物体等。 目标检测：可以在图像中定位和识别多个目标。这在自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域有重要应用。 图像分割：可以用于图像分割，即将图像中的每个像素分配到不同的类别。
