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在圖像辨識應用上, 要變識一張圖片內的物體, 物體在圖片上的佔比大小, 是否會影響到神經網路的辨識率, 答案是不會的, 否則我們很難去收斂學習出來的神經網路模型. 所用的方法就是CNN模型演算法, 我們可以用各種可能的Filters來對圖片上的一塊區域進行SCAN和”過濾”, 也就是用Convolutional的方法(Filters*Partial Area of the Image)來找出圖片內的特徵點, 例如過濾出邊界線條, 然後將這些線條組合丟入神經網路, 讓網路學習分類出這些特徵點所代表的意思. 每一層神經網路的輸出會經過MaxPooling, 目的是要減少數據量, 但仍保留適當的特徵信息

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    Convolutional Neural Network CNN
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