在应用层，我国人工智能企业主要选择在（）、智能运载工具等领域

当输入数据做出少量平移时，经过池化后的大多数输出还能保持不变，池化对微小的位置变化具有鲁棒性

池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出

感受野是输出特征图上的像素点所能感受到的输入数据的范围

输出通道的数目通常也被称作卷积核的个数

一个卷积核对应于检测一种类型的特征

输入图片通常包含多个通道，例如彩色照片有RGB一个通道

通常，卷积还要加上偏置项

卷积操作中，卷积核在整张图片上滑动，不同区域共用同样的卷积核参数，与输入图片尺寸有关

学习率是根据不同场景人为设定的

在模型优化中，正则化项的目标是防止模型欠拟合