概述
一个卷积神经网络包括卷积层，池化层和全连接层（fully connected layer）
在统计神经网络有多少层时，通常只统计具有权重和参数的层，因为池化层没有权重和参数，所以我们把一个Conv（卷积层）和一个POOL（池化层）共同作为一个卷积，两者组成神经网络Layer（层）的一部分。
当将下图的POOL2平整化为一个大小为400的一维向量时，再利用这400个单元构建下一层（含有120个单元），
就得到第一个全连接层FC3，这400个单元和120个单元紧密相连，它在120*400的维度上具有一个权重矩阵W[3],
然后输出120个维度，对这120个单元再添加一个全连接层（84个单元），标记为FC4，
用这84个单元填充一个softmax单元，例如识别手写的0~9，则softmax就会有10个输出。
Convolutional Neural
最后
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