卷积核：明显化特征
最大池化：提取特征，去掉不需要的特征
卷积层：普通神经网络的特殊化-未全连接-连接后未参数不同（训练参数缩小，对应数据集小的情况，防止过拟合，有利于提升计算速度）
全连接：普通神经网络（训练参数众多）
深度学习-自动训练参数
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转载自blog.csdn.net/chanleoo/article/details/89319094
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