卷積神經網路常見層
cnn（卷積神經網路）介紹
精度和速度比傳統計算學習方法高很多
在計算機領域，cnn是解決影象分類，影象檢索物體檢測，語義分割的主流模型
cnn每一層有眾多的卷積核組成，每個卷積核對輸入的畫素進行卷積操作得到下一次輸入
約等於降維吧，變小了
在這裡插入描述
cnn是一種層次模型，由卷積，池化，非線性啟用函式和全連線層構成。
cnn訓練原理：通過多次卷積和池化，cnn的最後一層將輸入的 影象畫素 對映為具體的輸出。
如在 分類任務 中會轉換為 不同類別的概率 輸出，然後計算真實標籤與cnn模型的**結果的差異，並通過 反向傳播 更新每層的引數，並在更新完成後再次前向傳播，如此反覆直到訓練完成 。
常見相關名詞的英語
卷積（convolution）、
池化（pooling）、
非線性啟用函式（non-linear activation function）
全連線層（fully connected layer）
構建cnn模型！！！！！！！
pytrch中構建cnn只需要定義好模型的引數和正向傳播即可，pytorch會根據正向傳播自動計算反向傳播，
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