卷積神經網絡(三)

前兩篇我們已經對卷積神經網絡的結構，做了詳細的介紹。小小的總結一下：原始圖像經過多個卷積核卷積得到多個卷積特徵，再經過池化層池化，得到池化特徵，通常我們還會把池化特徵經過一個激活函數進行非線性變化再輸入到我們的分類器中。現在deep learning中大多都使用Relu這個激活函數，關於Relu我們稍後再談。下面這個流程圖就是卷積神經網絡的基本結構了。 今天我們將會介紹 多層卷積。 一：多層卷積

>>阅读原文<<