簡單例子
先說模型搭建，後面發布模型訓練，最後模型**（分類）
in_channel:輸入彩色為3
out_channel:卷積核個數（一般與層數相同）
kernel_size:卷積核大小
stride=1
padding=0
self.conv1 = nn.conv2d(3, 6, 5)
16個卷積核，大小尺寸為：5×5
s：1卷積後輸出矩陣大小：n=28，依然是16個卷積核
池化層只改變高和寬（縮小為原來一半14），不改變深度（16）。
此時深度為：16
使用32個卷積核，尺寸為5×5
進行計算：
w(輸入大小)：14
f（卷積核大小）：5
卷積後的矩陣尺寸大小：n=10，output(32,10,10)
同樣操作：矩陣大小（10）進行縮小一半（5），不改變深度(32)
output(32,5,5)
linear(32 * 5 * 5, 120)
對特徵矩陣（32，5，5）進行展平操作為一維向量：
第乙個全連線層輸入個數：3255，節點個數設為120
linear(120, 84)
第乙個節點數120，所以第二個的輸入為120，設輸出節點個數為84
linear(84, 10)
最後乙個，輸入84，輸出十種，設為10.
神經網路模型
神經網路往往不需要人為的構造資料特徵，因為乙個神經元就可以看做是原始資料的不同特徵的組合，在神經元數目足夠大，層數足夠多的情況下，是很容易準確的進行分類的.神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所做出的互動反應 神經元模型 m p神經元模...
搭建神經網路
1.import 2.train,test 3.model tf.keras.model.sequential 在sequential中描述網路結構，相當於走一遍前向傳播 4.model.compile 在compile中配置訓練方法，選擇哪個優化器，選擇什麼損失函式，選擇什麼評價指標 5.mode...
搭建淺層神經網路模型步驟總結
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