CNN(一）
CNN 笔记（一） 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 1. 输入层：用于数据的输入 2.卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 3.激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 4.池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 5.全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 6.输出层：用于输出结果 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 1
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