吴恩达deeplearning之CNN—深度卷积网络

1.前言   在卷积神经网络入门一节中，讲述了卷积神经网络的基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层，在过去很长一段时间，计算机视觉的大量研究都集中在如何组合这些基本构建，形成有效的神经网络。实际中在计算机视觉中表现良好的网络往往也适用于其它的任务，比如其它人训练了一个识别猫的网络结构，而你的任务是自动驾驶，你完全可以借鉴别人的神经网络框架。 2.经典网络： LeNet-5 参数个数：约6万个 随

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