本文来自csdn，本文主要通过代码实例详细介绍了卷积神经网络（CNN）架构中的卷积层，池化层和全连接层，希望对您的学习有所帮助。卷积神经网络的基础内容可以参考：机器学习算法之卷积神经网络卷积神经网络一般包括卷积层，池化层和全连接层，下面分别介绍一下2.1卷积层卷积神经网络里面的这个卷积和信号里面的卷积是有些差别的，信号中的卷积计算分为镜像相乘相加，卷积层中的卷积没有镜像这一操作，直接是相乘和相加，如下图所示最左边的是卷积的输入，中间的为卷积核，最右边的为卷积的输出。可以发现卷积计算很简单，就是卷积核与输入对应位置相乘然后求和。除了图中绿颜色的例子，我们可以计算一下图中红色圈对应的卷积结果：(-