CS231n 学习笔记（八）
时间：2019/3/30
内容：卷积和池化
课时12：卷积和池化
全连接层
卷积层
卷积层和全连接层最大的区别是它可以保留空间结构。我们不用将图片像上述用全连接层处理那样将其展开成一个长向量，可以保持图片三维输入的结构
每个卷积核大小是5*5，一共有3个卷积核
工作细节：
**映射里的值就是卷积核在每个位置求得的结果。当我们处理一个卷积层时，我们希望用到多种卷积核。例如下图用到了6个卷积核
那么在CNN中如何使用这些卷积层呢？ConvNet是由多个卷积层组成的一个序列，它们依次堆叠，就像之前讲的神经网络中那样堆叠简单的线性层一样。
这些层每个会采用多个卷积核，每个卷积核会产生一个**映射
池化层大大降低了**映射的采样尺寸
输出深度是使用卷积核的数量。零填充的目的是为了保证输入图像的尺寸，否则会尺寸迅速减小，损失一些信息
每个边上增加宽度为2的填充
对每个卷积核，输出都是3232,这里有10个卷积核，因此output是3232*10（是个**映射）；这一层中的参数是多少呢？
这里3是权重（即输入深度），1是偏差项的参数数目
F：filter size