機器學習經典模型（一）圖片分類網絡：LeNet-5、AlexNet、VGG-16、ResNet、GoogLeNet/Inception
1.LeNet-5用來做手寫體識別的 2.卷積-池化-卷積-池化 -全連接-全連接-softmax 3.激活函數用的sigmoid 4.參數數量少，只有60k 1. 用來圖像分類，輸入爲RGB圖 2.卷積-池化-卷積......全連接，結構並沒有什麼創新 3.激活函數爲ReLU，sigmoid的導數在穩定區會非常小，ReLU可以防止梯度消失 4.參數多，有60m 1.2-3個卷積接一個池化，圖像變
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