特征图

“3223 卷积层 C 可训练参数并未直接连接 S 中所有的特征图（Feature Map），而是采用如图4-2所示的 S 与 C* 之间的特征图稀疏连接的采样特征方式进行连接（稀疏连接），生成的16个通道特征图中分别按照相邻3个特征图、相邻4个特征图、非相邻4个特征图和全部6个特征图进行映射，得到的参数个”

“1 局部池化 我们通常使用的最大或平均池化，是在特征图（Feature Map）上以窗口的形式进行 滑动（类似卷积的窗口滑动），操作为取窗口内的平均值作为结果，经过操作后，特征图 降采样，减少了过拟合现象。”

“每一个卷积核（Convolution Kernel）都可以当做一个特征提取算子，令一个特征提取算子在图像上不断滑动，得出的滤波结果称为特征图（Feature Map）。”

“在卷积计算时，实际上不会真正地对图片或者特征图 （Feature Map）进行卷积，而是采用Im2Col 算法将图片变成矩阵，把卷积换成矩阵相乘的方式。”

“在卷积计算时，实际上不会真正地对图片或者特征图 （Feature Map）进行卷积，而是采用Im2Col 算法将图片变成矩阵，把卷积换成矩阵相乘的方式。”

“输出的卷积层有时被称为特征图（Feature Map），因为它可以被视为一个输入映射到下一层的空间维度的转换器。”