湘溶溶
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深度学习18

卷积层
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查看每个数据
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池化层

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使用数据集进行训练
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创建实例，使用tensorboard进行显示
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最大池化保留了图片信息，神经网络训练的数据量大大减小，可以加快训练

非线性激活
非线性激活为神经网络加入了一些非线性的特质
inplace是否对原来的位置进行替换，等于false可以防止数据的丢失
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以上是搭建网络的过程，接着创建网络
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线性层
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flatten将图片展平
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sequential
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对CIFAR10model结构
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尺寸不变padding=2
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搭建网络
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验证网络
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sequential使得代码更加简洁
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计算图
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损失函数与反向传播
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需要浮点数
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交叉熵

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