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转自：CSDN格兰芬多
译者 | 小圈 审校 | 方圆

猫狗分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛—Dogs vs Cats 。为了加深对CNN的理解，基于 Pytorch 复现了LeNet,AlexNet,ResNet等经典CNN模型，项目大纲如下：

https://github.com/AuroraLHL/CatDog

在卷积神经网络的示意图中，这些大方块，代表什么呢?

这些大方块，是图像经过卷积运算后，得到的输出特征图。

例如，输入图片是6*6大小的，与3*3的卷积核进行计算后，会得到4*4的输出结果，该结果就被称为输出特征图。

在一个卷积层中，可以包含多个卷积核，每个卷积核都可以提取图像的一组特征，不同的卷积核相当于不同的特征提取器。