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蓝盟IT小贴士，来喽！
卷积层
卷积:用原始输入进行特征提取。 特征提取简单地说，在原输入前的小区域的小区域进行特征的提取，详细说明卷积的计算过程。
卷积不限于在原始输入处的卷积。 蓝色方块对原始输入进行卷积操作，采用6个滤波器得到6个提取特征图。 绿色四边形也可以折叠蓝色四边形，使用10个滤波器得到了10个特征图。 每个过滤器的深度必须与上一级输入的深度相同。
第一次卷积可以提取低水平特征。
第二次卷积可以提取中等水平的特征。
第三次卷积可以提取出较高水平的特征。
特征继续提取和压缩，最终可以得到相对较高水平的特征，简单地进一步浓缩原式特征，最终得到的特征更为可靠。 利用最后一层的特点，可以完成分类、回归等各种任务。
幻灯片的步骤称为stride，记为s。 s越小提取的特征越多，但s一般不取1，主要考虑时间效率的问题。 s也不要太大。 不那样的话，图像上的信息会泄露出来。
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