1. 从MLP全连接层到卷积层

对全连接层使用平移不变性和局部性得到卷积层

卷积两个原则：

• 平移不变性：找同一个人，在不同的地方，用同一个卷积核。
• 局部性：找人头的时候，只要找头的那个部分即可，没必要看整张图片。

用矩阵来表示： 需要记住位置的信息。
以前MLP的时候，展开为一维；现在把二维展开为4维。

2. 卷积层

3. 代码实现卷积

4. QA

1. 卷积核(感受野)不是越大越好?
   因为类似于深度学习，不是用一层特别大的卷积层；而是用小一点的卷积层，而且深一点效果更好。

参考

https://www.bilibili.com/video/BV1L64y1m7Nh?p=1