卷积神经网络(三)

前两篇我们已经对卷积神经网络的结构，做了详细的介绍。小小的总结一下：原始图像经过多个卷积核卷积得到多个卷积特征，再经过池化层池化，得到池化特征，通常我们还会把池化特征经过一个激活函数进行非线性变化再输入到我们的分类器中。现在deep learning中大多都使用Relu这个激活函数，关于Relu我们稍后再谈。下面这个流程图就是卷积神经网络的基本结构了。 今天我们将会介绍 多层卷积。 一：多层卷积

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