17、神经网络----线性层以及其他层的介绍

1、正则化层   Normalization  Layers

对  输入  采用正则化的话，可以加快神经网络的训练速度

 

 也就是通道数的大小

2、Recurrent Layers****（特定网络使用）

一般用于文字识别当中

3、Transform Layers*****（特定网络使用）

4、Linear Layers 线性层

 

 加不加偏执是可以通过参数设置的。

VGG网络

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5、Dropout Layers

主要防止过拟合

6、EMBEDDING

主要用于自然语言处理中

7、Distance Functions

主要用于计算两个值之间的误差

8、Loss Function

误差