吳恩達deeplearning之CNN—深度卷積網絡

1.前言   在卷積神經網絡入門一節中，講述了卷積神經網絡的基本構建，比如卷積層、池化層以及全連接層，在過去很長一段時間，計算機視覺的大量研究都集中在如何組合這些基本構建，形成有效的神經網絡。實際中在計算機視覺中表現良好的網絡往往也適用於其它的任務，比如其它人訓練了一個識別貓的網絡結構，而你的任務是自動駕駛，你完全可以借鑑別人的神經網絡框架。 2.經典網絡： LeNet-5 參數個數：約6萬個 隨

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