在上一篇中我们使用全连接网络，来构建我们的手写数字图片识别应用，取得了很好的效果。但是值得注意的是，在实验的最后，最后我们无论把 LOSS 优化到如何低，似乎都无法在测试数据集 test data 中提高我们的识别准确度，你可以回头尝试全连接的网络连接，新增多几层 layer ，来尝试是否能把准确率提升至90%以上，而我自己本地尝试的结果就是识别的准确率只有83%。那我们能不能优化一下网络结构，来让准确度更高呢？有办法的，那就是CNN卷积神经网络。关于CNN卷积神经网络的学习，我打算分为两篇，本文主要是为了补充学习CNN所需要的前置知识，如果你了然于胸可以直接跳过。
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