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CNN 卷积神经网络算法的最终输出是什么？一个一维向量？它与原始输入图像有何不同？

这个看你的目的了，一般传统分类的输出就是图片的类型，也就是你说的那个一维向量，前提是你输入的图片也是一维的标签，如果你的输入是矩阵标签，你也可以调整网络输出一个矩阵。

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卷积核：在处理图像时，给定一幅输入图像，对输入图像中一小块区域中的像素进行加权平均，成为输出图像中每一个对应的像素，其中权重由一个称为卷积核的函数定义。

是的。由于卷积神经网络的最终输出是一个全连接层，所以它的输出可以是一个值，也可以是一组向量。卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其人工神经元可以对一定覆盖范围内的周围单元做出响应。

当输入数据是图像时，卷积层以 3D 数据的形式接收输入数据，并以 3D 数据的形式将其输出到下一层。因此，在 CNN 中，具有图像等形状的数据可以（并且可能）被正确理解。在 CNN 中，卷积层的输入和输出数据有时称为特征图。

Pad其实就是在图像周围填充0，来扩大图像的尺寸，使得卷积之后图像的尺寸保持不变。

原因是我们的输入图像只有6*6imToken，太小了，如果选择输出更大的图像，结果会是比较细的边缘检测带，会提取不出我们的垂直边缘特征。

什么是 CNN

集微网讯，卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其人工神经元可以对其覆盖区域的一部分内的周围单元做出反应。它们非常适合诸如物体识别和人脸检测之类的任务，但要将其准确度提高到一定程度以上，则需要进行繁琐的微调。

这两个概念其实是互相重叠的，比如卷积神经网络（CNN）是深度监督学习下的机器学习模型，而深度信念网络（DBN）是无监督学习下的机器学习模型。

根据CNNS白皮书，CNNS，即Neo-value，意为全球资产价值交换网络，旨在构建基于区块链的信息共享和价值交换平台。

第3层。CNNS无连接节点网络服务是OSI模型中第3层的网络服务。CNNS无连接节点网络服务，通信子网对端系统提供虚电路和数据报两种网络服务，通信子网内的操作也有虚电路和数据报。

开盘股价暴涨10倍：CNNS到底是什么？

根据CNNS白皮书，CNNS，即Neo-value，意为全球资产价值交换网络，旨在构建基于区块链的信息共享和价值交换平台。

重点，注意看黑板：CNNS不是，虽然积分可以1:1兑换CNNS，双方目前是战略合作伙伴关系，可以算是CNNS全球战略合作伙伴在信息终端布局的一个分支。一个分支。一个分支。

集微网讯，卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其人工神经元可以对其覆盖区域的一部分内的周围单元做出反应。它们非常适合诸如物体识别和人脸检测之类的任务，但要将其准确度提高到一定程度以上，则需要进行繁琐的微调。

深度学习是在原有知识的基础上，对所学的知识进行更深层次的理解，在有了粗略的了解之后，再对知识有一个大概的了解。如果想丰富自己，就需要深度学习。其实深度学习就是一个深度思考的过程。

这两个概念其实是互相重叠的，比如卷积神经网络（CNN）是深度监督学习下的机器学习模型，而深度信念网络（DBN）是无监督学习下的机器学习模型。

这个看你的目的了，一般传统分类的输出就是图片的类型，也就是你说的那个一维向量，前提是你输入的图片也是一维的标签，如果你的输入是矩阵标签，你也可以调整网络输出一个矩阵。