好，那我用一個童話故事的方式，給你講解卷積神經網絡n）的原理，讓它聽起來就像一個有趣的冒險故事。
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“圖像王國的偵探隊”——n的故事
在很久很久以前，有一個圖像王國。王國裡住著許許多多的小像素精靈，它們排成整齊的方陣就像一張圖片的像素矩陣），每天安安靜靜地待在自己的小格子裡。
有一天，國王收到一個神秘的任務：
“請找出這張圖片裡的內容，它到底是一隻貓，還是一隻狗？”
國王立刻召集了王國裡最厲害的偵探隊——卷積神經網絡。
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第一關：卷積偵探
卷積偵探隊的成員很特彆，他們有放大鏡卷積核），專門在像素精靈的方陣裡巡視。
?第一批偵探喜歡找直線、邊緣低級特征）
?第二批偵探更厲害，可以看出耳朵、眼睛、胡須中級特征）
?第三批偵探能認出貓臉、狗臉高級特征）
他們的工作方法是：
?拿著放大鏡在王國裡“滑動”觀察，每次隻看一小塊區域局部感受野）。
?看到有用的特征，就記錄在“特征地圖”上。
這就好像：第一層卷積核在找線條，第二層卷積核在找形狀，第三層卷積核在找完整的物體。
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第二關：池化守門員
特征地圖畫得越來越多，國王怕太亂，就請來了池化守門員。
他們的任務是：
?隻留下最重要的特征最大池化：取最亮的點）
?把地圖縮小降采樣），方便傳遞信息
這樣，雖然細節少了，但重要的特征都保留了，而且偵探隊跑得更快了。
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第三關：全連接智囊團
經過多輪偵探調查和池化整理，所有特征地圖被送到全連接智囊團。
這些智囊是超級聰明的數學家，他們會：
?把所有特征整合成一個長長的清單展平fatten）
?根據經驗判斷，這張圖片到底是貓、狗，還是彆的東西ax水晶球算出各種可能性：
“貓的概率90，狗的概率8，其他2。”
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故事結局
國王聽了彙報，非常滿意。