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http://www.zhangshenghai.com/posts/37575/
卷积神经网络依然是一个可导的评分函数：输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（通常是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax）。在介绍CNN之前，先提出三个观点，正是这三个观点使得CNN能够真正起作用，它们分别对应着CNN中的三种思想。 局部性。对于一张图片而言，需要检测图片中的特征来决定图片的类别，通常情况下这些特征都不是由整张图片决定的，而是由一些局部的
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卷积神经网络依然是一个可导的评分函数：输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（通常是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax）。在介绍CNN之前，先提出三个观点，正是这三个观点使得CNN能够真正起作用，它们分别对应着CNN中的三种思想。 局部性。对于一张图片而言，需要检测图片中的特征来决定图片的类别，通常情况下这些特征都不是由整张图片决定的，而是由一些局部的