快速理解卷积神经网络 (CNN) 的池化层

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“卷积层使神经网络能够学习最佳的内核（也称为滤波器或卷积核），这些内核用于提取输入图像中的特征，进而实现解码、分类或其他图像处理任务。” 内核是一个在输入图像上滑动的小矩阵，在每个步骤中，我们都会执行卷积操作。 根据内核的结构不同，它会对输入图像产生不同的影响，比如模糊、锐化，甚至检测边缘（如Sobel算子）。 在CNN中，卷积操作的结果被称为特征图。 下面是一个卷积操作的示例图，其中我们对结果图像进行了模糊处理： 灰度图像模糊效果的卷积示例 如果大家想详细了解卷积的工作原理，可以查看我之前的相关文章： 在卷积层中，我们有多个内核，CNN通过反向传播算法来优化这些内核。 后续卷积层的神经元与前一层的少数神经元相连，这使得前几层能够识别低级特征，并随着我们在CNN中的传播而逐渐构建复杂性。 ………………………………