听一遍课程之后，我并不太明白这个算法的奇妙之处？？
为啥？

神经网络反向传播算法

神经网络的训练依靠反向传播算法，最开始输入层输入特征向量，网络层计算获得输出，输出层发现输出和正确的类号不一样，这时就让最后一层神经元进行参数调整，还会勒令连接他的倒数第二层神经元调整，层层往回倒退调整。经过调整的网络会在样本上面继续测试，若输出还是老分错，就继续来一轮回退调整，直到网络输出满意为止。

卷积神经网络算法

有9层，65万个神经元，6000万个参数。网络的输入是图片，输出是1000个类
这个模型训练需要大量图片

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