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特点： 所有单元参数共享 softmax 又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。

卷积层 过滤器大小一般为奇数 公式 N+2P-F+1 步数一般为1 零填充 池化层pooling 最大池化 平均池化 池化层不需要进行学习，降低后续网络层的输入维度，提高计算速度，提高feature map 的鲁棒性，防止过拟合 窗口大小2*2 两个步长，没有参数 卷积+激活+池化可以看成CNN的特征学习 全连接 对feature map进行扁平化flatten，再进行全连接层，相当于一个浅层神经网络 经典网络结构 LeNet-5 ...

data.head 读取数据前五行，当数据太大时，对查看数据是否正确。 data.query 记录满足查找条件的行索引 data.query("x<2.5 & x>2 & y<1.5 & y>1.0") 时间处理 time = pd.to_datetime(data["time"], unit="s") #转成时间 pd.DatetimeIndex(time) data.groupby(“特征”).count() 对某一特征进行统计 ...

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