几种经典的卷积神经网络模型
1.卷积神经网络解决的问题我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进⾏分类。每张图像⾼和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐⾏展开，得到⻓度为784的向量，并输⼊进全连接层中。然而，这种分类⽅法有⼀定的局限性。图像在同⼀列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输⼊图像，使⽤全连接层容易造成模型过大。假设输⼊是⾼和宽均为1000像素的彩⾊照⽚（含3个通 道）。即使全连接层输出个数仍是256，该层权重参.
