CNN 图像分类
CNN实现对FashionMNIST图像分类
卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势：
参数少 -> 权值共享
因为全连接神经网络输入的图片像素较大， 所以参数较多
而卷积神经网络的参数主要在于核上， 而且核的参数可以共享给其他通道
全连接神经网络会将输入的图片拉直， 这样就会使图片损失原来的效果，从而导致效果不佳
而卷积神经网络不会将图片拉直，用步长去移动核
可以手动选取特征，训练好权重，特征分类效果比全连接神经网络的效果好
CNN过程：
conolution层： 实现对feature map局部采样(相似于感受野)
pooling层: 增加感受野
dense层: 也就是全连接层
大概思路
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