CNN
卷积和子采样过程：
卷积过程包括：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map了），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。子采样过程包括：每邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个大概缩小四倍的特征映射图Sx+1。
卷积层的参数个数只跟卷积核有关，而连接数的计算是feature map里面的每一个神经元(每一个格子)跟卷积核里面的每一个神经元进行连接。
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