深度学习第五次 CNN卷积神经网络

1. 卷积层和赤化层

卷积层：提前图像中的特征

对输入图像和滤波矩阵做内积的操作叫做卷积。

卷积计算填充值步幅

赤化层：降低参数量级

使特征图变小，简化网络计算复杂度

特征压缩，提取主要特征

加快计算速度

防止过拟合

缩小最后全连接层中节点的个数，减少整个神经网络参数

2.激活函数的作用

加入非线性因素提高模型鲁棒性，非线性表达能力，缓解梯度消失问题，加速模型收敛

将当前特征空间映射转换到零一空间，让数据能更好的被分类

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