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​在过去的几年里，关于卷积神经网络（CNN）的讨论很多，特别是因为它们彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将建立在神经网络的基本背景知识的基础上，探索什么是 CNN，了解它们是如何工作的，并在Python 中从头开始（仅使用numpy）构建一个真正的 CNN。

这里写成向量形式，假设权重W = {w1,w2} = {0,1},输入X = {x1,x2} = {2,3},偏置b为1。为简单起见，在本文的其余部分，我们将继续使用上图的网络。该网络有 2 个输入（x1和x2），一个带有 2 个神经元的隐藏层 （ℎ1​和ℎ2​），以及具有 1 个神经元 （我们知道我们可以改变网络的权重和偏差来影响其预测，但是我们如何以减少损失的方式做到这一点呢？如果我们对网络中的每个权重和偏差都这样做，损失将慢慢减少，我们的网络将得到改善。的常数，它控制着我们训练的速度。