关于深度学习应用技术的学习体会报告
深度学习单元活动心得体会
深度学习单元活动心得体会深度学习单元是我在学习人工智能领域的重要一部分，通过这一单元的学习，我不仅对深度学习有了更深入的了解，还丰富了自己的学术知识和实践经验。
在这个过程中，我经历了很多困难和挑战，但通过努力和不断的学习，我获得了很多收获和体会。
首先，在学习深度学习的过程中，我感受到了它的重要性和广泛应用的领域。
深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习算法，通过模拟人脑神经元之间的连接和信号传递，实现学习和分析数据的能力。
在当今的人工智能领域，深度学习被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。
通过学习深度学习，我深刻认识到了它对于人工智能发展的重要性和潜力。
其次，深度学习的学习过程中需要投入大量的时间和精力，但同时也带来了很多的挑战和困难。
深度学习的理论基础相对较为复杂，需要通过数学模型和统计学方法来理解和分析。
此外，深度学习的实践过程中，也需要对大量的数据进行处理和训练，这对计算资源和算法优化的要求也较高。
因此，深度学习需要我们具备较强的数学基础、编程能力和数据处理能力。
在实际的学习过程中，我遇到了很多的技术困难和解决问题的挑战。
首先，在理解深度学习的理论基础时，我遇到了数学模型的难题，很多时候需要借助教材和网络资源来深入理解。
其次，在实践的过程中，我遇到了大量的数据处理和训练的困难，需要不断尝试和优化算法，使得模型能够更好地适应数据。
而且，在实际应用中，我也遇到了很多的问题和错误，需要通过不断的排错和调试来解决。
总的来说，深度学习的学习过程是一个持续、反复的过程，需要耐心和毅力。
然而，正是通过克服这些困难和挑战，我收获了很多宝贵的体会和经验。
首先，深度学习教会了我如何进行科学思考和解决问题。
通过对数据的分析和建模，我更加注重细节，做到了“见微知著”。
其次，深度学习教会了我如何去深入理解数据背后的规律和关联。
只有通过深入理解，才能更好地分析和预测未来的发展。
而且，在实践的过程中，我也尝试去优化算法和模型，以提升性能和准确度。
对深度学习的感想
对深度学习的感想
深度学习是智能化技术发展过程中一个重要的里程碑，也是近几年最热的技术。
它的出现，使计算机从一个纯粹的数据处理机变为一个真正的智能机器，以无与伦比的速度实现复杂的智能功能。
深度学习技术最大的优势，是它可以从大量的训练数据中，对复杂的高维度特征空间进行概括性的建模，从而实现无监督和有监督的学习，并实现从数据中发现规律的能力。
相比于传统的机器学习方法，深度学习技术可以更好地适应复杂的高维度特征空间，实现高效的学习能力。
随着深度学习技术的发展，它又给许多问题带来了新的解决方案，比如图像识别、自然语言处理、机器翻译等等。
深度学习可以通过神经网络构建一个特征抽象机器，实现自主学习发现，从而实现高精度的任务处理。
深度学习技术的发展也改变了人类的生活方式，深度学习技术基于大数据，可以对用户行为、社会情况等进行深度认知，实现个性化的推荐服务等，极大地提高了用户体验。
深度学习技术也给人工智能、机器人技术等应用提供了强力支持，可以更准确地识别、分析数据，实现更加智能的应用。
深度学习技术的出现并不意味着其他机器学习方法的完全淘汰，而是把它们放在一个整体中，以更大程度的智能化来完成特定的任务。
深度学习的发展可以为机器学习技术带来更多可能性，以更加智能的方式实现更高精度的任务处理。
总之，深度学习是一个智能技术发展的里程碑，它可以极大地帮助人们更好地处理、发现数据，从而智能化我们的生活，实现更高精度的任务处理。
可以预见，深度学习技术可以为人类提供更多的智能服务，推动机器智能的发展，帮助人们更好地了解大自然，实现更好的人与自然的和谐共生。
教育深度学习心得体会
随着科技的飞速发展，人工智能技术已经渗透到了我们生活的方方面面。
其中，深度学习作为人工智能领域的重要分支，正逐渐成为教育领域的新宠。
作为一名教育工作者，我有幸参与到深度学习的应用研究中，并从中获得了许多宝贵的经验和深刻的体会。
以下是我对教育深度学习的一些心得体会。
一、深度学习在教育领域的应用价值1. 个性化学习深度学习技术可以分析学生的学习数据，了解学生的学习兴趣、学习习惯和知识掌握情况，从而为每个学生提供个性化的学习方案。
通过深度学习，我们可以实现因材施教，提高学生的学习效果。
2. 智能化教学辅助深度学习可以帮助教师实现智能化教学辅助，如自动批改作业、智能推荐学习资源等。
这有助于减轻教师的工作负担，提高教学效率。
3. 评估与反馈深度学习技术可以对学生的学习过程进行实时监控，通过分析学生的学习行为和成绩变化，为教师提供准确的评估与反馈。
这有助于教师及时调整教学策略，提高教学质量。
4. 教育资源优化配置深度学习可以帮助教育部门实现教育资源的优化配置，如智能推荐优质教育资源、自动识别教育需求等。
这有助于提高教育资源的利用效率，促进教育公平。
二、深度学习在教育实践中的应用1. 个性化学习案例以某中学为例，学校利用深度学习技术分析了学生的学习数据，发现学生在数学学科上存在较大的差异。
针对这一情况，学校为每个学生定制了个性化的学习方案，包括针对性的学习资源、学习路径和学习目标。
经过一段时间的实施，学生的数学成绩得到了显著提高。
2. 智能化教学辅助案例某小学教师利用深度学习技术实现了自动批改作业的功能。
学生完成作业后，系统会自动识别错误并给出修改建议。
教师只需关注学生的进步情况，从而将更多精力投入到教学工作中。
3. 评估与反馈案例某高校利用深度学习技术对学生的在线学习行为进行分析，发现学生在课程学习过程中存在拖延、注意力不集中等问题。
教师根据这些反馈信息，调整了教学方法和策略，提高了学生的学习效果。
4. 教育资源优化配置案例某教育部门利用深度学习技术对教育资源进行了优化配置。
关于深度学习培训体会
关于深度学习培训体会近几年，深度学习迅速成为了一种新的最具活力和潜力的技术，被广泛应用于机器学习、计算机视觉，以及自然语言处理等各个方面。
因此，参加深度学习培训成为理想的学习路径，以掌握最新的知识，加深自己的技术储备。
本文从我参加深度学习培训的体会出发，记录我在培训过程中所学到的技术特点，以及培训中所体验到的好处和不足。
首先，深度学习培训让我感受到了神经网络模型和算法的规则性与复杂性。
受过培训的话，能够加快理解各种神经网络模型的搭建过程，以及如何运用这些优化算法分析不同类型的数据。
其次，参加深度学习培训可以让我学习到更多高级的技能和算法，并应用在实际工作中。
此外，我在深度学习培训中还获得了一些非技术方面的经验。
首先，将学习的知识应用于实践工作中需要有良好的团队协作及能力。
培训有助于提高队友之间的沟通效率，它让我们能够更快的了解数据的特征，并找到合适的模型。
此外，在培训中，我也学会了如何与专家讨论深度学习，增强我技能的同时也拓宽了我的社交圈。
另外，在深度学习培训过程中，我也体会到了一些不足。
首先，在深度学习培训中，有许多概念会比较抽象，需要运用到实际实践中，方能真正理解；其次，有时候，由于培训内容较为抽象，有些学习者容易晕头转向，需要在实践中不断的加以完善；最后，由于学习深度学习的内容比较多，所以培训的进度经常拖慢，时间受限，学习者有时会感到很吃力。
经过上述深度学习培训，不仅提升了我的技能，同时也强化了我的综合能力。
在培训中，我认识到深度学习技术在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的重要性，也更加坚定了我未来选择深度学习技术进行开发及应用的信心。
深度学习培训不仅提高了运用技术面前的信心，同时也积累了更多之前无法企及的知识和技能。
我相信，未来的职业生涯将是更加成功的，而培训是我实现这一目标的重要步骤。
只有不断学习，方能把握脉搏，保持自己专业技能的锐利，才能在未来发挥更大作用。
总之，参加深度学习培训，不仅收获了丰富的技术知识，同时也获得了一些跟技术无关的智慧。
深度学习实习报告
实习报告：深度学习实习经历在过去几个月里，我有幸参加了一段时间的深度学习实习。
这次实习让我深入了解了深度学习领域的知识和技术，并在实践中提升了自己的技能。
在这篇报告中，我将分享我在实习期间的学习经历和收获。
首先，我了解了深度学习的基本概念和原理。
深度学习是一种机器学习技术，通过构建多层的神经网络来学习数据的特征和模式。
在实习中，我学习了各种深度学习模型的架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
我也了解了反向传播算法和优化器的作用，以及如何调整超参数来提高模型的性能。
其次，我掌握了深度学习框架的使用。
在实习中，我主要使用了TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架。
通过实践，我学会了如何搭建神经网络模型、定义损失函数和优化器、进行模型训练和评估。
我也了解了如何使用这些框架进行模型的部署和应用，例如将模型部署到服务器上进行实时预测。
此外，我在实习中进行了多个深度学习项目的实践。
我参与了一个图像分类项目，通过训练CNN模型对图像进行分类，实现了对不同物体的识别和区分。
我还参与了一个自然语言处理项目，使用RNN模型对文本数据进行序列建模，实现了文本生成和情感分析等功能。
这些项目让我深入了解了深度学习在实际应用中的优势和局限性。
在实习过程中，我也学习了如何进行深度学习模型的调优和优化。
我了解了如何使用交叉验证和网格搜索等技术来选择最佳的模型和超参数。
我还学习了如何使用数据增强和正则化等技术来提高模型的泛化能力和鲁棒性。
最后，我在实习中与团队成员进行了紧密的合作。
我们共同解决问题、分享经验和交流想法。
在团队项目中，我学会了如何分工合作、协调进度和沟通结果。
这也培养了我的团队合作能力和解决问题的能力。
总结起来，这次深度学习实习让我获得了宝贵的知识和经验。
我深入了解了深度学习的基本原理和框架，掌握了模型训练和优化的技巧，并在实际项目中应用了深度学习技术。
深度学习在计算机视觉中的应用及心得体会
深度学习在计算机视觉中的应用及心得体会摘要：深度学习是一种模仿人类神经网络结构与学习方式的机器学习方法。
计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，通过深度学习算法的应用，计算机视觉取得了巨大的突破。
本文将探讨深度学习在计算机视觉中的应用，并分享一些个人的心得体会。
1. 引言随着计算机技术的不断发展，计算机视觉作为人工智能的一个关键领域，已经取得了显著的进展。
深度学习作为一种新兴的技术，提供了更高效、更准确的方法来解决计算机视觉中的各种问题。
本文旨在介绍深度学习在计算机视觉中的应用，并分享一些个人的心得体会。
2. 深度学习在计算机视觉中的应用2.1 目标检测目标检测是计算机视觉中一项重要的任务，其目标是在输入图像中标记出图像中存在的目标位置。
深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），可以通过学习大量的样本来准确地检测出不同种类的目标。
通过使用深度学习算法，目标检测的准确度和效率得到了大幅提升。
2.2 图像分类图像分类是根据图像的内容将其分为不同的类别。
深度学习在图像分类中具有强大的能力，可以识别出图像中的物体种类，并将其分类到相应的类别中。
通过使用深度学习算法，图像分类的准确度得到了大幅提高，尤其是在复杂场景下。
2.3 图像生成图像生成是指通过模型学习生成具有特定特征的图像。
深度学习算法，如生成对抗网络（GAN），可以生成具有高度逼真度的图像。
通过使用深度学习算法，图像生成的效果得到了极大的提升，可以生成具有细致纹理和真实感的图像。
3. 心得体会通过学习和实践，我对深度学习在计算机视觉中的应用有了一些心得体会。
首先，充分了解计算机视觉的基础知识是非常重要的，只有深入理解计算机视觉的概念和原理，才能更好地理解深度学习算法的应用。
其次，掌握深度学习框架和工具是必要的，如TensorFlow和PyTorch等。
这些工具能够帮助我们更高效地实现和应用深度学习算法。
另外，持续学习和保持实践是提高技能的关键，通过不断学习最新的研究成果和参与实际项目，可以紧跟技术的发展趋势。
深度学习心得范文
深度学习心得范文一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破和应用。
在我学习深度学习的过程中，我深刻认识到了深度学习的强大能力和广阔前景，也对深度学习领域的研究和应用产生了极大的兴趣。
在这篇心得中，我将结合自己的学习和实践经验，分享我对深度学习的认识和思考。
二、理论学习在深度学习的理论学习方面，我首先了解了神经网络的基本原理和结构。
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元层组成，每个神经元接收上一层神经元的输出作为输入，并进行加权求和和激活函数等操作，最后输出结果。
深度学习通过不断深化神经网络的层数，提高网络的表示能力，从而实现更复杂的任务。
我还学习了深度学习中常用的优化算法，如梯度下降、RMSProp 和Adam等。
这些优化算法能够帮助神经网络高效地学习和优化模型的参数。
同时，我也了解了深度学习的常见模型和架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些模型在图像分类、序列问题和生成任务等方面表现出色，广泛应用于实际场景中。
在深入学习理论的过程中，我深刻认识到深度学习的核心思想是从数据中学习，并且需要大量的数据和计算资源支持。
深度学习是一种端到端的机器学习方法，不需要人工提取特征，通过神经网络自动学习数据的特征，并从中进行高级表示和决策。
这种数据驱动的特点使得深度学习在处理大规模数据和复杂任务时具有巨大优势。
三、实践探索除了理论学习，我也进行了一些深度学习的实践探索。
我首先在图像分类问题上进行了实践，使用了深度学习库Keras和TensorFlow 来搭建和训练卷积神经网络模型。
通过对已有的图像数据集进行训练和测试，我深刻感受到了深度学习模型的高准确率和泛化能力。
在图像分类实践中，我还尝试了迁移学习的方法。
通过将预训练的卷积神经网络模型作为特征提取器，我可以在较小的数据集上进行训练，并获得较好的效果。
深度学习心得
深度学习心得深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过多层神经元的连接和权重调整，实现对数据的高级表示和处理。
在过去的几年中，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的进展，并在许多任务上超越了传统的机器学习方法。
在我学习深度学习的过程中，我总结了以下一些心得体会。
首先，对数学基础的要求较高。
深度学习的理论基础涉及了许多数学知识，如线性代数、概率论和微积分等。
对于初学者来说，掌握这些数学基础是必不可少的。
了解矩阵运算、向量空间、概率分布等概念，能够帮助我们更好地理解深度学习模型的原理和算法。
其次，深度学习需要大量的数据和计算资源。
深度学习的模型通常包含大量的参数，需要大规模的数据来训练和调整参数。
同时，深度学习对计算资源的要求也很高，特别是在训练大规模的模型时。
因此，对于学习深度学习的人来说，掌握数据处理和分析的技巧，以及运用GPU等计算资源的能力是非常重要的。
另外，深度学习的模型往往比较复杂，需要耐心和细心来调整和优化。
调整模型的参数、选择合适的激活函数和优化算法，都需要进行大量的实验和反复尝试。
有时候，微小的改动可能会带来意想不到的效果，所以需要耐心和细心地进行实验和调整。
此外，深度学习的应用领域非常广泛，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
在学习深度学习时，我们可以选择自己感兴趣的领域进行深入研究和实践，这样不仅能够提高自己的学习兴趣，也能够更好地理解和应用深度学习算法。
同时，深度学习的发展非常迅速，新的模型和算法不断涌现。
因此，学习深度学习需要不断地保持更新，关注最新的研究成果和进展。
阅读相关的论文和参加学术会议可以帮助我们了解最新的研究发展，同时也有助于我们扩展思路和思考问题的角度。
在学习深度学习的过程中，我还发现了一些学习方法和技巧，对于初学者可能会有所帮助。
首先，我建议从入门的教材和教程开始学习，了解深度学习的基本概念和算法。
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关于深度学习应用技术的学习体会报告学院：计算机学院专业：计算机科学与技术班级：XXXX姓名：XXX学号：XXXXXXXX时间：XXXXXXX目录概述--------------------------------------- 2 对于深度学习的理解------------------------- 2 对于卷积网络的认识------------------------- 6 对于深度学习的认识和心得------------------- 12 参考论文----------------------------------- 15关于深度学习应用技术的学习体会报告一．概述在本学期，有幸选择了xxx老师的深度学习应用技术这门选修课，通过吴老师的介绍，给我打开了人工智能的大门，对于老师课上所讲授的关于人工智能方面的知识有了一定的认识，通过对相关论文和资料的查找学习，对于该领域有了一点自己粗浅的认识，下面就主要是从我对人工智能应用现状和背景，利用卷积进行图像识别、卷积层的相关知识以及自己的心得来汇报一下我的收获二．对于深度学习的理解如果把一个具有深度学习的神经网络比作一台机器，那么要让这个机器把输入数据变成理想的结果，就得先让这台机器自我训练，然后把最理想输出结果时的各个权重值以及阈值给保存下来，正常工作时，我们只要把数据输入给这台机器，那么就可以获得最理想的输出结果，而这个机器的自我训练方法就是：事先组织一批输入数据和与其对应的理想输出结果数据，例如输入【1，0】->【1】，【1，1】->【2】，【1，2】->【3】，把这些数据通过机器的学习端口灌入给这台机器，让其自己先进行学习处理，并把学习的最终结果(机器的各种权重值和阈值)保存下来。
这台机器的工作原理就是基于神经网络，卷积运算，池化处理。
其中神经网络又分为卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN，又称为前馈型神经网络)等。
卷积神经网络主要由卷积滤波器，全连接型神经网络构成。
循环神经网络是在基于卷积神经网络上加入了上下文关系的运算，即除了在某个时间点上给神经网络输入数据外，也必须记住过去所输入的数据（这样深度学习的结果是考虑了上下文之间的关系的）。
而且这台机器的输出结果必须考虑到输入时的上下文关系，工作原理就是向输出方向流动的信号适当地反馈给输入，再次处理后输出。
各种神经网络的构成单元即神经元，神经元又由输入端与输出端，权重，阈值构成。
假设输入数据为x1,x2,x3,输出为Z，输入数据对应的权重值w1,w2,w3, 阈值为u,那么 Z=f(U),U=1/(1+e^-u), U=∑xiwi-u,神经元的参数权重值和阈值就是深度学习时需要根据训练数据调整的值，这些调整后的值即为学习结果，需要保存下来，供以后正常工作时使用。
全连接型神经网络无论哪一层，人工神经元都进行加权求和以及传递函数的计算，并输出其结果。
深度学习的过程就是把训练时的输入数据通过这台机器经过一些算法处理获得输出数据，然后把输出数据与训练数据的输入数据的正确结果做对比判断其误差，经过无数次的反复训练，最终把误差控制到最小最理想的范围内则学习过程结束。
学习的成果被反应到这台机器的每一层与下一层之间的权重值组与阈值上(每个神经元拥有的所有权重值和阈值)。
下次处理类似的数据时只要向这台机器提供输入数据，每个神经元权重值组与阈值就可以获得学习(训练)后理想的输出数据了。
简单来讲深度学习的过程就是根据训练数据(提供的输入和输出数据)，反复运算求得每个神经元所有拥有的权重值组和阈值的过程。
原理就是把训练数据的结果与神经网络运算的结果做对比，让其误差最小最理想。
这种针对特定场景训练出来的神经网络属于服务型的，而非工程型的，并不适合广域型的场景。
深度学习的数学理论就是利用正确值，预测值，误差，误差方程，求误差方程里的权重和阈值。
误差方程可以映射成一条曲线，当曲线的斜线斜率(导数)最小时误差值就最小，从而与测试更准确。
求权重值和阈值也就成了深度学习的核心之一。
中间层每个神经元权重值和输出层每个神经元权重值每次调整一般可以通过梯度下降法解求到(梯度下降法涉及到导数(切线斜率))。
卷积运算的目的使用数据(矩阵)特征更加突出，强者更强或弱者更弱同时缩小矩阵。
方法是通过过滤器逐区域运算使其值大的更大。
池化处理可以把一个大的矩阵通过（求大过滤器）或（求平均值过滤器）缩小为一个小的矩阵从而使数据量变少，这样神经网络的运算减轻从而加快处理速度。
传递函数(激励函数例如sigmoid)的目的是使无限大与无限小之间的数据缩小控制在 0~1之间。
由于交给神经网络处理的直接数据要求在0~1之间，那么经过加权求和后数据超出了0~1，因此使用传递函数(sigmoid)将起缩小到0~1的范围内。
计算机处理的是0和1，0为否，1为是，交给神经网络处理事务首先要转换为0与1的数据矩阵，这样神经网络才可以处理。
sigmoid函数很受大众的欢迎，其主要原因是：它的输出处于[0,1]范围内，特别适用于输出概率的模型。
由于任何概率的取值在0和1范围之间，因此，sigmoid激活函数是最好的选择。
转换事物为0与1的数据矩阵，通常有n-gram，1-of-n方法。
针对文字的有 bag-of-words表示,skip-gram表示。
最后，总的来说深度学习是机器学习的基础，机器学习又是人工智能的基础。
事物以及事物与事物之间的关系通过算法处理都能被具体为数字，数字又是可以计算和应用的。
人工智能说到底就是建立在数学上，任何事物和关系都是可以被数字化并计算的。
三．对于卷积网络的认识我在刚刚接触CNN和caffe之后，也对CNN当中的各类layers 做了简单的了解。
但对于各个层具体是如何进行运算的，其实并不是特别了解。
最近开始实验后，才有了深入的了解。
主要介绍一下我对conv层、全连接层、pooling层和CNN中的激活函数Relu的认识。
我主要参考了零基础入门深度学习中的内容，并根据自己对于CNN的理解进行了部分修改。
如有认识错误的地方，还望老师批评指教。
在最近几年卷积神经网络中，激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数，而是选择relu函数。
因为Relu函数作为激活函数，有下面几大优势：稀疏性通过对大脑的研究发现，大脑在工作的时候只有大约5%的神经元是激活的，而采用sigmoid激活函数的人工神经网络，其激活率大约是50%。
有论文声称人工神经网络在15%-30%的激活率时是比较理想的。
因为relu函数在输入小于0时是完全不激活的，因此可以获得一个更低的激活率。
而且全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题：1.参数数量太多考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素，现在已经不能算大图了)，输入层有1000*1000=100万节点。
假设第一个隐藏层有100个节点(这个数量并不多)，那么仅这一层就有(1000*1000+1)*100=1亿参数，这实在是太多了！我们看到图像只扩大一点，参数数量就会多很多，因此它的扩展性很差。
2.没有利用像素之间的位置信息对于图像识别任务来说，每个像素和其周围像素的联系是比较紧密的，和离得很远的像素的联系可能就很小了。
如果一个神经元和上一层所有神经元相连，那么就相当于对于一个像素来说，把图像的所有像素都等同看待，这不符合前面的假设。
当我们完成每个连接权重的学习之后，最终可能会发现，有大量的权重，它们的值都是很小的(也就是这些连接其实无关紧要)。
努力学习大量并不重要的权重，这样的学习必将是非常低效的。
3.网络层数限制我们知道网络层数越多其表达能力越强，但是通过梯度下降方法训练深度全连接神经网络很困难，因为全连接神经网络的梯度很难传递超过3层。
因此，我们不可能得到一个很深的全连接神经网络，也就限制了它的能力。
那么，卷积神经网络又是怎样解决这个问题的呢？主要有三个思路：1.局部连接：这个是最容易想到的，每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小部分神经元相连。
这样就减少了很多参数。
2..权值共享：一组连接可以共享同一个权重，而不是每个连接有一个不同的权重，这样又减少了很多参数。
3.下采样：可以使用Pooling来减少每层的样本数，进一步减少参数数量，同时还可以提升模型的鲁棒性。
对于图像识别任务来说，卷积神经网络通过尽可能保留重要的参数，去掉大量不重要的参数，来达到更好的学习效果。
而对于卷积神经网络，我的认识是一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。
你可以构建各种不同的卷积神经网络，也就是N个卷积层叠加，然后(可选)叠加一个Pooling层，重复这个结构M次，最后叠加K个全连接层。
而且它是一个三维的层结构，我们可以发现卷积神经网络的层结构和全连接神经网络的层结构有很大不同。
全连接神经网络每层的神经元是按照一维排列的，也就是排成一条线的样子；而卷积神经网络每层的神经元是按照三维排列的，也就是排成一个长方体的样子，有宽度、高度和深度。
对于的神经网络，我们看到输入层的宽度和高度对应于输入图像的宽度和高度，而它的深度为1。
接着，第一个卷积层对这幅图像进行了卷积操作(后面我们会讲如何计算卷积)，得到了三个Feature Map。
这里的"3"可能是让很多初学者迷惑的地方，实际上，就是这个卷积层包含三个Filter，也就是三套参数，每个Filter都可以把原始输入图像卷积得到一个Feature Map，三个Filter就可以得到三个Feature Map。
至于一个卷积层可以有多少个Filter，那是可以自由设定的。
也就是说，卷积层的Filter个数也是一个超参数。
我们可以把Feature Map可以看做是通过卷积变换提取到的图像特征，三个Filter就对原始图像提取出三组不同的特征，也就是得到了三个Feature Map，也称做三个通道(channel)。
，在第一个卷积层之后，Pooling层对三个Feature Map做了下采样(后面我们会讲如何计算下采样)，得到了三个更小的Feature Map。
接着，是第二个卷积层，它有5个Filter。
每个Fitler都把前面下采样之后的3个Feature Map卷积在一起，得到一个新的Feature Map。
这样，5个Filter就得到了5个Feature Map。
接着，是第二个Pooling，继续对5个Feature Map进行下采样，得到了5个更小的Feature Map。
网络的最后两层是全连接层。
第一个全连接层的每个神经元，和上一层5个Feature Map中的每个神经元相连，第二个全连接层(也就是输出层)的每个神经元，则和第一个全连接层的每个神经元相连，这样得到了整个网络的输出。