典型的CNN架构
典型的CNN架构：图像先进行多层卷积层（每一个卷积层后一个接relu层和一个池化层）处理后输入给全链接神经网络层和relu层最后是输出层Softmax层输出预测的类几率，卷积层的卷积核过大会增长权重值的计算量卷积后的结果与小卷积核结果可能一致python 图像模型评估：top-five错误率是测试图片系统判断前5个类别预测都没有包含正确答案的数量，因为CNN模型的出现，错误率从26%降到了3%we
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