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卷积神经网络,顾名思义就是由若干卷积层组成网络,而每层卷积层都由若干卷积核组成。其运作原理分为以下几步:将一副原始图像输入网络,网络的底层卷积核对图像进行卷积操作,而处理后的结果被称为特征图,意为由卷积核提取出来的图像特征;而后,该层卷积核组成的特征图作为下一层卷积层的输入依次进行特征提取。通过上述步骤的多次重复,即可以将图像的初始特征逐渐抽象、深化,最终演变成利于网络进行分类的特征。