卷积神经网络

　　卷积神经网络就是借助卷积核对输入特征进行特征提取，再把提取的特征送入全连接网络进行识预测。

卷积神经网络主要模块：

 卷积是什么？

　　卷积是特征提取器，就是CBAPD（上图，下代码）

model = tf.keras.models.Sequential(
    Conv2D(filter=6, kernel_size=(5, 5), padding='same'),  # 卷积层 C
    BatchNormalization(),  # BN层 B
    Activation('relu'),  # 激活函数 A
    MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same'),  # 池化层 P
    Dropout(0.2)  # dropout层 D
)