卷積神經網絡CNN

卷積神經網絡（CNN）的基本架構通常包括卷積層，池化層，全鏈層三大層次，其中不同的層中可能還會包括一些非線性變化（RELU函數）、數據歸一化處理、dropoout等。我們常聽說的LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet等都是卷積神經網絡，而且都是由這些層組成，只是每個網絡的層數不一樣，所達到的分類效果也不一樣。神經網絡的深度（depth）和寬度（width）是表徵網絡複雜度的兩個核心因

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