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上传时间: 2021-02-24
详细说明：首先我们来看看卷积神经网络(CNN)的基本结构。如上图所示，可以看出最左边的图片就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵。接着是卷积层(ConvolutionLayer)，卷积层是CNN所特有的，卷积层使用的激活函数是ReLU，之前在DNN之中介绍过ReLU的激活函数，形式如ReLU=max(0,x)。卷积层后面的是池化层，池化层也是CNN所特有的，池化层没有激活函数。卷积层+池化层的组合可以在CNN隐藏层中出现多次，实际使用中根据模型需要而定。同时我们也可以灵活使用卷积层+卷积层，或者卷积层+卷积层+池化层的组合，卷积层+池化层的组合在构建模型时没有限制，但最常见的CNN都是若干卷积层+
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