必看 | 卷积神经网络的一般框架
在这一节中我们将具体介绍一个卷积神经网络的基本框架，这个框架能更有效地帮助我们理解卷积神经网络的组成。从图中我们可以看到，主要包含着输入层、卷积层、池化层、全连接层、激励层( 一般用softmax函数，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类)这5个结构，下面我们分别对其进行解析。输入层输入层是整个神经网络的一个输入，在处理图像分类问题时，一般输入...
