CNN基本结构和经典网络

卷积网络的基本结构 数据输入层/ Input layer 3种常见的图像数据处理方式：一般CNN只用去均值 卷积计算层/ CONV layer 基本概念： depth:与神经元（filter）个数相等 stribe zero-padding 卷积宽长深度计算： 激励层(ReLU)  Sigmoid  Tanh(双曲正切)  ReLU  Leaky ReLU  ELU  Maxout 池

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