https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=17
https://www.bilibili.com/video/BV1JK4y1D7Wb?p=22

一、概述

cnn 是 nn 的简化，神经元共享权重。
不变性：图片特征在图片的不同位置不影响其含义。
局部性：局部特征构成特定含义，不需要考虑整体
采样性：pooling。采样不改变性质。
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cnn处理文本：fasttext

二、基本结构

1、cnn层 - relu层 - pooling层 （循环）
2、 Flatten + FC 得到最后结构

三、CNN结构

基本：stride + kernal size + 卷积数

卷积方式：空洞卷积（参与卷积的元素是不连续的）、反卷积（得到原始像素）； https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9443612.html

不同kernal size的混合：GoogleNet

shortcut way ：resnet、denseNet。

四、CNN可以学到什么

五、其他应用

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六、缺点

CNN 不能处理旋转、放大的问题（ 可以通过 数据增高来解决）
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