conv_forward1

conv_forward1是一个用于实现卷积神经网络前向传播的函数或模块。它接收输入数据和卷积核参数，通过卷积操作计算特征图，并将其传递给激活函数以获得最终输出结果。该函数通常包括多个卷积层、池化层和非线性激活函数的组合，以提取并学习输入数据的高级特征。在训练过程中，卷积核参数会根据梯度下降法进行更新，以最小化损失函数。在推理阶段，conv_forward1函数用于对新的输入数据进行分类或回归任务。它是深度学习中常用的基本模块之一，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。