如何理解卷积层和池化层？
卷积层中有一个卷积核，类似于一个矩阵
用来提取特征
卷积层工作
池化层
池化层是降低参数，是卷积层的输出
激活函数的作用是什么？
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。（实在没听懂，所以百度了）
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