深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（后篇）
01 — 回顾 昨天介绍了CNN的卷积操作，能减少权重参数的个数，卷积操作涉及到三个超参数： 深度（Depth） 步长（Stride） 零填充（Zero-padding） 还有一种运算，叫做求内积，关于这部分的总结，请参考： 深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇） 下面，阐述CNN剩下的两种操作，ReLU，Pooling。 02 — ReLU操作 CNN用的激活函数不是Sigmoid函数，大
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