【深度學習圖像識別課程】keras實現CNN系列：（4）MLP/CNN實現CIFAR-10圖像分類

  一、卷積層、池化層的一般設置 1、卷積層 濾波器數量逐漸增加，kernel_size範圍2*2~5*5，一般設置爲2*2，strides設置爲1， padding='same'，並在最後添加Relu激活。如果對於第一層，還要增加input_shape。 深度從輸入層的3，變成16，再到32，再到64，維度越來越大。深度要更深，於是我們考慮減少寬度、高度。 from keras.models i

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