5 - 卷积神经网络（上）

5-1 大纲

5-2 卷积层（一）

5-3 卷积层（二）

5-4 卷积运算

5-5 卷积核（一）

5-6 卷积核（二）

5-7 多通道神经网络输入

5-8 卷积核的重要参数

5-9 权值共享

5-10 为什么使用卷积

5-11 步长

5-12 考虑步长后的计算量估计（一）

5-13 考虑步长后的计算量估计（二）

5-14 Padding

5-15 减少参数增大感受野的方法

5-16 TensorFlow定义卷积

5-17 池化层

5-18 激活函数（一）

5-19 激活函数（二）