山书学习第五次笔记
卷积神经网络基础
如图：
代码实现：
X和K为输入项，X为数据，K为卷积核。
函数中间Y为结果。
意义：卷积是用于处理图像的，图像处理之后，是为了特征显化
多通道输入
因为是处理图像，图像每个像素都有RGB三个值，所以就需要多通道输入，对应的核可以相同，也可以不同，结果可以是一个，也可以是多个。
其目的在于：提取不同的特征
1x1卷积层
这个是用来减少通道的。让特征显化。
LeNet
说白了，就是卷积层（其中包含池化）和全连接层叠在一起。
其中,linear就是全连接，conv2d,pool就是池化。其他的就是**函数。
卷积神经网络进阶
之前讲到LeNet结构并不是特别好，这里有几个已有的较好的结构。
AlexNet
代码：
VGG
VGG是一个重复的模块。
相当于是你定义好一个模块之后，这里是n个3x3卷积，加上一个3x3最大池化。
当然我们也可以定义为其他的，比如4x4卷积。。。。。
然后再进行使用。
代码：
GoogleNet
其中一个特色是inception:
代码：