深度學習與卷積神經網路（直觀理解）
基本上在輸入影象中，如果有一個形狀是類似於這種濾波器的代表曲線，那麼所有的乘積累加在一起會導致較大的值！現在讓我們看看當我們移動我們的過濾器時會發生什麼。可以看到結果值是0哦，為什麼？還不明白麼，因為耳朵的邊緣和剛剛尾股部曲線太不同了。
這樣的多個濾波器就可以在大量資料的訓練下得到大量特徵了不是。訓練就是為了得到合適的濾波器的值，權值偏置等。自動進行特徵學習就是這個道理。
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