paddle第二週學習筆記

卷積神經網絡 卷積神經網絡是目前計算機視覺中使用最廣泛的模型結構。本章節主要爲讀者介紹卷積神經網絡的一些基礎模塊，包括： 卷積（Convolution） 池化（Pooling） 激活函數 批歸一化（Batch Normalization）是在訓練過程當中將大量樣本的均值和方差保存下來，預測時直接使用保存好的值而再也不從新計算。實際上，在BatchNorm的具體實現中，訓練時會計算均值和方差的移動平

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