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Kaggle深度学习进阶：卷积神经网络技术教程.docx

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Kaggle深度学习进阶：卷积神经网络技术教程

1卷积神经网络基础

1.1卷积神经网络的结构与原理

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，它通过学习图像中的局部特征并逐渐组合成更复杂的模式，从而实现对图像的识别和分类。

1.1.1卷积层

卷积层是CNN的核心，它通过一组可学习的滤波器（filter）在输入图像上滑动，对图像的局部区域进行加权求和，从而提取特征。滤波器的权重是通过反向传播算法学习得到的，这些权重

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