卷積神經網絡CNN學習筆記
CNN是一種前饋神經網絡，常用來進行大型圖像處理。本質是層級網絡，只是層的功能和形式做了變化，對傳統神經網絡做了改進。 具有局部感知、全局共享、平移不變三個優勢。 典型結構由五層組成： 數據輸入層（INPUT) 卷積計算層（CONV） 激活層（RELU） 池化層(POLL) 全連接層（FC） 數據輸入層 常用處理方式 去均值（將數據中心化爲0） 歸一化（減少各維度差異帶來的干擾） 去相關（目的是消
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