小华给大家谈谈二维卷积神经网络，以及二维卷积神经网络模型结构应用的知识点，希望对你所遇到的问题有所帮助。
二维卷积神经网络(二维卷积神经网络模型结构)
1、卷积内容如下：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
2、对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
3、性质卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。
4、具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。
5、卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。
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