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卷积神经网络中每层卷积层（convolutionallayer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是（）。

卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是特征提取。

影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（ ）

卷积神经网络中，卷积层保留主要特征

卷积核是通过梯度反向传播来是实现参数优化。