摘要： 前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相关东西。当时看讲义时，有一点是不太清楚的，就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling，而且第一次的convolution很容易理解，针对一副图像来的，但是经过一次convolution和pooling后，一副图像变成了好多副特征图（feature map）这时候再进行convolution时，该怎么办呢？所以去瞅了瞅CNN的相关论文。CNN最经典的案例应该是LeNet-5这个数字识别的任务了吧。这 阅读全文