典型的CNN架構

典型的CNN架構：圖像先進行多層卷積層（每一個卷積層後一個接relu層和一個池化層）處理後輸入給全鏈接神經網絡層和relu層最後是輸出層Softmax層輸出預測的類機率，卷積層的卷積核過大會增長權重值的計算量卷積後的結果與小卷積核結果可能一致python 圖像模型評估：top-five錯誤率是測試圖片系統判斷前5個類別預測都沒有包含正確答案的數量，因爲CNN模型的出現，錯誤率從26%降到了3%we

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