要約：
全连接侧重 特征的精确位置
卷积层侧重 特征的相对位置
思考：各列車は同じ地域の特性を行う学ぶことができる、そしてなぜ
コンボリューションカーネル
- コンボリューションカーネルは、局所特徴であります
- したがって、畳み込み層の出力は、（完全に接続された層と比較して）より少ない正確な位置の機能に依存してもよいです
なぜあなたは言う：
右は完全に重いと場所の層を接続するので、密接に関連してい
ますが密接に右の重量に関連したコンボリューション層自体が特徴
- 利点：少ない計算量、高い汎化
内部ロジックを理解します
池化核
- フィルタ
- 役割：機能はより集中にします
使用は何に使用される一つ以上畳み込みカーネル：
1.提取出更多的局部特征
2.减轻池化层的信息损失
データ
サンプル画像（アップサンプリング）とダウンサンプリング（サブサンプリング）に
典型的に畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ