TensorFlow搭建卷積神經網絡：以Cifar10數據集分類爲例

全鏈接神經網絡 全鏈接網絡特色：每一個神經元與先後相鄰層的每個神經元都有鏈接關係。（能夠實現分類和預測） 全鏈接網絡的參數個數爲： ∑ ( 前 層 × 後 層 + 後 層 ) \sum(前層\times後層+後層) ∑(前層×後層+後層)   雖然全鏈接網絡通常被認爲是分類預測的最佳網絡，但待優化的參數過多，容易致使模型過擬合。爲了解決參數量過大而致使模型過擬合的問題，通常不會將原始圖像直接輸入，

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