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能够提取图像边缘特征的网络是卷积层；卷积运算的目的是提取输入的不同特征。第一卷积层可能只提取一些低层特征，如边缘、线条和角点，更多的网络层可以从低层特征中迭代提取更复杂的特征。
本文的操作环境：Windows7系统，DELL G3计算机
能够提取出图片边缘特征的网络是什么？
能够提取图像边缘特征的网络是卷积层。
神经网络中的每个卷积层由几个卷积单元组成，每个卷积单元的参数通过反向传播算法进行优化。卷积运算的目的是提取输入的不同特征。第一卷积层可能只提取一些低层特征，如边缘、线条和角点，更多的网络层可以从低层特征中迭代提取更复杂的特征。
卷积神经网络
卷积神经网络(卷积神经网络，CNN)是一种前馈神经网络，其人工神经元可以对覆盖区域内的一部分周围单元做出响应，对于大规模图像处理具有优异的性能。
卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶部全连通层(对应于经典神经网络)组成，还包括相关权重和汇集层。这种结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面具有更好的效果。该模型也可以通过反向传播算法进行训练。与其他深度和前馈神经网络相比，卷积神经网络需要考虑的参数更少，这使得它们成为一种有吸引力的深度学习结构。
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