CNN中的參數記錄（上）

最近用Keras寫模型，其實CNN的結構相對來說還是比較容易理解的，無非就是參數的抉擇 1.activition 就是激活函數啦，激活函數就是爲了增加神經網絡的非線性,不讓它產生過擬合，常用的也就那麼幾種，relu,softmax,sigmoid,tanh，一般來說paper中用的較多的是relu,softmax,sigmoid 2.padding 這個在卷積層和池化層都是可選項，padding=

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