1、“.....减少计算量。池化层具有以下这些特性特征不变性。池化操作原稿。如图所示，卷积神经网络的主要结构包括卷积层，池化层以及全连接层。卷积神经网络属于前馈式神经网络，通过卷积，池化以及非线性激活函数映射这些操作层层地将高层的语义信息从原始数据中剥离出来，这就属于前馈运算。每个卷积层后都会有个池化层，这是卷积神经网络图像处理论文原稿这样的操作。关键词深度学习卷积神经網络图像处理近年来，随着研究神经网络特别是卷积神经网络相关领域的研究人员不断地增长，技术的发展也是日新月异......”。

2、“.....越来越深。卷积神经网络是人工神经网络和深度学习相结合的结构，所谓深度神经的效果。卷积神经网络图像处理论文原稿。事实上，卷积网络中的卷积核参数是通过反向传播中不断优化训练学出的，除了可以学到类似于横向边缘纵向边缘的卷积核，还可以学到任意角度边缘甚至检测颜色纹理这些信息的卷积核。而且这些卷积核全都可以包含在个足够行降维，则很容易造成过拟合，甚至导致维数灾难。关键词深度学习卷积神经網络图像处理近年来，随着研究神经网络特别是卷积神经网络相关领域的研究人员不断地增长，技术的发展也是日新月异......”。

3、“.....越来越深。卷积神经网络是人工神经网络和特征降维。由于池化操作属于个下采样的过程，因此能够减少图像矩阵的维数，在更广范围的范围内抽取特征。如图所示，卷积神经网络的主要结构包括卷积层，池化层以及全连接层。卷积神经网络属于前馈式神经网络，通过卷积，池化以及非线性激活函数映射这些操作层层，。如图所示，这是张图像经过第池化层之后的结果，我们可以看出相比于卷积层的输出，池获取更多的信息，甚至是在结构上加入我们的创新，去解决各种各样问题，以此来推动神经网络的发展，推动深度学习的发展......”。

4、“.....参考文献输出的函数值是个非负的值，輸出值越小，那么说明网络的预测值与真实值越接近，也就是说模型的鲁棒性越好。般在图像分类中我们选择逻辑回归中的函数作为我们的损失函数。总结随着深度学习越来越火爆，人工智能也离我们越来越近了，卷积神经网络在量，般来说，特征向量的长度也就对应分类的类别数。由于这个特征向量里的值是将经过多个卷积层，池化层以及激活函数所获得的图像特征进行高度提纯得到的，所以这个特征向量具有高层的特征信息......”。

5、“.....这些信息卷积神经网络图像处理论文原稿化层的输出更加抽象，通过这样的下采样能够很好的保留主要信息，减少计算量。池化层具有以下这些特性特征不变性。池化操作能够使模型更加关注特征的存在与否而不是特征所在的具体位臵。这样可以很好的提高模型的泛化能力。卷积神经网络图像处理论文原稿。，于线性。权值矩阵的参数初始化为接近的随机值时，网络里的参数可以更快地学习更新。全连接层全连接层在卷积神经网络中起到分类器的作用。如果说卷积层池化层和激活函数层的操作就是将原始数据映射到个新的特征空间上......”。

6、“.....使得我们能够越来越方便快捷地处理各种图像信息，而想要更好的使用卷积神经网络这个工具，就需要深刻地理解它每部分的含义以及作用，只有这样我们才能知道如何调整各种超参数来优化网络，使其效果更好，在此基础上我们还能不断加深网络，让网络就是图像中最具有特点特征，这样就可以通过这些信息输出图像具体所属类别的概率值来对图像进行分类。损失函数与很多机器学习模型样，卷积神经网络也通过最小化损失函数来学习模型里的权值参数......”。

7、“.....在实际使用中，全连接层可由全局卷积操作来实现，也就是用个与前层输出的图像矩阵大小相同的卷积核与前层的输出做卷积运算，这样就能够将个矩阵映射为个数，而多个这样的卷积核组合就可以将前层输出的图像矩阵映射成个固定长度的特征卷积神经网络图像处理论文原稿连续且可微。我们通过反向传播，使用梯度下降法来优化参数，由于需要求梯度，激活函数必须是连续且可微的。单调性。激活函数是单调增长或下降时，则损失函数则会是个凸函数，由于凸函数已经被广泛的研究......”。

8、“.....在原点处近似能够使模型更加关注特征的存在与否而不是特征所在的具体位臵。这样可以很好的提高模型的泛化能力。激活函数激活函数层又被称为是非线性映射层，也就是说激活函数的能够增加整个网络模型的表达能力即非线性的特性。如果没有激活函数，卷积池化这些线性操作层的堆因为信息此时从低维映射到高维，参数非常多，维度也过高，不适宜作为下层神经元的输入，所以必须对这层的输出做个降维的处理，因此引入池化操作。若是不对数据进行降维，则很容易造成过拟合，甚至导致维数灾难。特征降维......”。

9、“.....因此络或者深度学习指的是含有多层隐藏层的神经网络。目前，卷积神经网络已经成为人工神经网络中应用最广泛，效果最好的种神经网络。卷积神经网络的大体结构与普通的人工神经网络非常相似，但是在大规模的图像数据集上着有非常好的效果。卷积神经网络图像处理论文复杂的深层卷积神经网络中。如图所示，这是张图像经过第卷积层之后的结果，与不同的卷积核卷积运算之后的结果也不相同。随着组合这些卷积核以及各种操作的进行，图像的信息会逐渐被抽象为具有高层语义的概念表示......”。