本文介绍了深度学习中的核心组件Blob、Layer及Net的作用与联系。Blob作为数据容器承载数据；Layer利用Blob实现多样化计算并提供基本算法如卷积、下采样等；Net则通过Layer构建完整的深度学习模型。
Net/Layer/Blob:
- Blob提供了数据容器的机制;
- Layer则通过不同的策略使用该数据容器，实现多元化的计算处理过程，同时又提供了深度学习各种基本算法（卷积、下采样等）机制;
- Net则利用Layer这些机制，组合为完整的深度学习模型。
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