摘要： 1. 激活函数：激活函数是指在人工神经网络的神经元中，将输入映射到输出端的非线性函数。激活函数通常是非线性的，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，可以应用到非线性模型中。 一般进行线性操作后，就将线性操作的结果放入激活函数中映射。在CNN中，运算顺序通常是卷积 阅读全文

摘要： 1. 池化层：由1个filter组成，对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理，压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map，而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值，通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样处理： 阅读全文

摘要： 1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享：一个卷积层 阅读全文