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这个小窗口（例如5x5的像素块）仅在图像上滑动，每个神经元只负责侦测该局部区域内是否存在某种特定的基本视觉模式，如特定方向的边缘、角点或色块。在网络的更深层，神经元具有更大的“感受野”（由于下层特征的组合和池化操作，其实际能“看到”的原始图像区域更大），能够将中层检测到的部件进一步组合成完整的物体或复杂的场景。最终，一个训练良好的CNN不仅能够识别训练过的图像，更能泛化到从未见过的新图像，真正实现
