# 第9章 卷积网络

本章主要内容：

* 什么是卷积运算 &#x20;
* 使用卷积的动机 &#x20;
* 池化 &#x20;
* 神经网络中卷积的变种 &#x20;
* 不同难度数据的卷积 &#x20;
* 使卷积更高效的方法 &#x20;
* 神经科学原理

> **\[success]**\
> CNN基于这样一些先验知识对前馈网络优化：\
> (1) some pattens are much smaller than the whold image --- filter\
> (2) the same pattens appear in different regions --- shared parameters\
> (3) subsampling the pixels will not change the object --- pooling\
> 完整的CNN网络结构：\
> ![](https://3570579331-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-M19WlNgQPCBzRz321ZJ%2F-M4E1qFX4zEzABS_2kIO%2F-M4E1qn3axuUeqaW2yNd%2F2.png?generation=1586169084233366\&alt=media)
