CNN中各层的做用

卷积层：用它来进行特征提取 池化层：对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；一方面进行特征压缩，提取主要特征， 激活函数：是用来加入非线性因素的，由于线性模型的表达能力不够。 全链接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的做用。全链接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的做用。网络

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