卷积神经网络的结构及卷积的含义
卷积神经网络网络的主要模块卷积（Convolutional）,批标准化（BN），激活（Activation），池化（Pooling），全连接（FC）卷积是什么？卷积就是特征提取器，就是CBAPDModel=tf.keras.models.Sequential([C: Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), padding=’same’)，#卷积层B: Batch
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卷积神经网络网络的主要模块
卷积（Convolutional）,批标准化（BN），激活（Activation），池化（Pooling），全连接（FC）
卷积是什么？
卷积就是特征提取器，就是CBAPD
Model=tf.keras.models.Sequential([
C: Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), padding=’same’)，#卷积层
B: BatchNormalization(), #激活层
A: Activation(‘relu’) #BN
P: MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=2, padding=’same’), #池化层
D: Dropout(0.2), #dropout层
])
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