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《【深度学习入门篇 ⑥】PyTorch搭建卷积神经网络》
卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果，在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高；另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。卷积神经网络（CNN）是含有卷积层的神经网络，卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征。CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_64685283/article/details/140430139
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