сети CNN. Они состоят из двух частей: сверточных и полносвязных слоев. Задача сверточных слоев в том, чтобы преобразовать большое количество пикселей изображения в гораздо более компактное представление, то есть в признаки. Полносвязные слои преобразуют эти признаки в вероятности. Полносвязный слой на самом деле является нейронной сетью со скрытыми слоями, как было показано в главе 1. То есть сверточные слои действуют как экстракторы признаков, а полносвязные — как классификатор.