TensorFlow 學習（七）：CNN
保持了層級網絡結構 不同層次使用不同的形式(運算)與功能 數據輸入層：Input Layer 卷積計算層：CONV Layer ReLU激勵層：ReLU Incentive Layer 池化層：Pooling Layer 全連接層：FC Layer 備註：Batch Normalization Layer（可能有） 和神經網絡/機器學習一樣，需要對輸入的數據需要進行預處理操作，需要進行預處
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