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“咖哥，我注意到一件事。”小冰来到教室，就直接开口，“上一节课，你讲了深度学习中的神经网络。”
咖哥问：“嗯，怎么了？”
小冰说：“我发现你给出的那个判断银行客户是否会流失的案例，仍然是一个普通的分类问题。以前你说过，有些领域的问题是传统机器学习很难解决的，只有深度学习能够搞定。我想让你给咱们介绍一下这类问题。”
咖哥说：“哦，你指的是感知类问题。比如，下图所示的图像识别，就是一个很典型的感知类问题。今天我们就顺着深度神经网络更进一步，来谈一个大名鼎鼎的计算机视觉‘利器’—卷积神经网络。”
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卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparse connectivity）和权重共享（weight shared）的特点，而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点，卷积神经网络在图像识别方面能够给出更好的结果。
下面看一看本课重点。
