卷积层和池化层有什么区别
参考回答：
| 卷积层 | 池化层 | |
|---|---|---|
| 功能 | 提取特征 | 压缩特征图，提取主要特征 |
| 操作 | 可惜是二维的，对于三维数据比如RGB图像（3通道），卷积核的深度必须同输入的通道数，输出的通道数等于卷积核的个数。卷积操作会改变输入特征图的通道数。 | 池化只是在二维数据上操作的，因此不改变输入的通道数。对于多通道的输入，这一点和卷积区别很大。 |
| 特性 | 权值共享：减少了参数的数量，并利用了图像目标的位置无关性。稀疏连接：输出的每个值只依赖于输入的部分值。 |
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卷积神经网络有一个批量过滤器, 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域, 然后把收集来的信息进行整理, 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现, 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息, 然后在以同样的步骤, 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息, 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等. 再经过
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Convolution1D层 keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filter_length, init='uniform', activation='linear', weights=None, border_mode='valid', subsample_length=1, W_regularizer=None, b_regu
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Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zero
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我对他们有严重的怀疑。任何人都可以举例说明和一些想法。
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卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。本章中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本节中，我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cro
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本文向大家介绍全连接层和卷积层的作用？相关面试题，主要包含被问及全连接层和卷积层的作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 全连接层是起到一个分类器的作用，卷积层是用来提取某些特征的层，参数量相对小很多，起到特征工程的作用，感受视野，将欲提取之外的数据的影响减弱，增强需要提取特征的那部分数据的影响