参考：
CNN卷积神经网络原理讲解+图片识别应用（附源码）
卷积神经网络 – CNN
深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识
用CNN卷积神经网络识别图片，一般需要的步骤有：
卷积层初步提取特征
池化层提取主要特征
全连接层将各部分特征汇总
产生分类器，进行预测识别
最后，再回顾总结一下，卷积神经网络主要由两部分组成，一部分是特征提取（卷积、激活函数、池化），另一部分是分类识别（全连接层），下图便是著名的手写文字识别卷积神经网络结构图
手写数字识别
参考：
CNN卷积神经网络原理讲解+图片识别应用（附源码）
卷积神经网络 – CNN
深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识
用CNN卷积神经网络识别图片，一般需要的步骤有：
卷积层初步提取特征
池化层提取主要特征
全连接层将各部分特征汇总
产生分类器，进行预测识别
最后，再回顾总结一下，卷积神经网络主要由两部分组成，一部分是特征提取（卷积、激活函数、池化），另一部分是分类识别（全连接层），下图便是著名的手写文字识别卷积神经网络结构图
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本文标题：CNN
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