卷積神經網絡（CNN）學習小結
CNN結構 一個經典的CNN結構如下圖所示： 第一層爲輸入層。 接着爲卷積層，由若干卷積單元組成，目的是提取輸入的不同特徵，第一層卷積層可能只能提取一些低級的特徵，更復雜的特徵需要更多層的神經網絡從低級特徵中迭代提取出來。 然後是池化層，將特徵切成幾個區域，取其最大值或平均值，得到新的、維度較小的特徵。 最後是全連接層, 把所有局部特徵結合變成全局特徵，用來計算最後每一類的得分。 CNN卷積層 如
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