paddle第二周学习笔记

卷积神经网络 卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最广泛的模型结构。本章节主要为读者介绍卷积神经网络的一些基础模块，包括： 卷积（Convolution） 池化（Pooling） 激活函数 批归一化（Batch Normalization）是在训练过程当中将大量样本的均值和方差保存下来，预测时直接使用保存好的值而再也不从新计算。实际上，在BatchNorm的具体实现中，训练时会计算均值和方差的移动平

>>阅读原文<<