CNN中各層的做用

卷積層：用它來進行特徵提取 池化層：對輸入的特徵圖進行壓縮，一方面使特徵圖變小，簡化網絡計算複雜度；一方面進行特徵壓縮，提取主要特徵， 激活函數：是用來加入非線性因素的，由於線性模型的表達能力不夠。 全鏈接層（fully connected layers，FC）在整個卷積神經網絡中起到「分類器」的做用。全鏈接層則起到將學到的「分佈式特徵表示」映射到樣本標記空間的做用。網絡

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