飞桨第三周学习笔记

卷积神经网络 这周主要讲的卷积神经网络。包括： 卷积（Convolution） 池化（Pooling） ReLU激活函数 批归一化（Batch Normalization） 丢弃法（Dropout） 手写数字识别任务，应用的是全连接层，将一张图片上的所有像素点展开成一个一维向量输入网络，存在两个问题： 输入数据的空间信息被丢失。 空间上相邻的像素点往往具有相似的RGB值，RGB的各个通道之间的数据

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