通過cnn的視覺化，隨著層次變深，提取的資訊愈加高階。
cnn 的卷積層中提取的資訊。第 1 層的神經元對邊緣或斑塊有響應，第 3 層對紋理有響應，第 5 層對物體部件有響應，最後的全連線層對物體的類別（狗或車）有響應。
lenet和alexnet是cnn的代表性網路。
lenet是2023年提出的（21年了耶）進行手寫數字識別的網路，它有連續的卷積層和池化層，最後經全連線層輸出結果。
與現在的cnn相比：lenet的啟用函式使用sigmoid函式，而現在的cnn主要使用relu函式；lenet使用子取樣（subsampling）縮小中間資料的大小，而cnn中max池化是主流。
alexnet和lenet結構上沒有大的不同，但有以下幾點差異：
alexnet：
啟用函式使用relu
使用進行區域性正則化lrn（local response normalization）層
使用dropout
15天共讀深度學習Day5
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前端學習Day13
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DAY13學習筆記
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