卷积神经网络CNN

卷积神经网络（CNN）的基本架构通常包括卷积层，池化层，全链层三大层次，其中不同的层中可能还会包括一些非线性变化（RELU函数）、数据归一化处理、dropoout等。我们常听说的LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet等都是卷积神经网络，而且都是由这些层组成，只是每个网络的层数不一样，所达到的分类效果也不一样。神经网络的深度（depth）和宽度（width）是表征网络复杂度的两个核心因

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