吴恩达-深度学习-卷积神经网络-多层卷积 笔记 📘

最近重温了吴恩达老师的深度学习课程，这次特别关注了卷积神经网络（CNN）中多层卷积的应用和原理。🔍 在这个过程中，我整理了一些关键点，希望能帮助大家更好地理解和应用这一强大的技术。💡

首先，卷积神经网络的核心在于其卷积层，它能够有效地捕捉图像中的局部特征，这对于图像识别任务至关重要。📸 通过堆叠多个卷积层，我们可以构建一个更深的网络结构，这不仅提高了模型对复杂模式的识别能力，还增强了模型的泛化性能。🚀

此外，在设计多层卷积网络时，池化层也是不可或缺的一部分。它通过降低特征图的空间维度，减少了计算量，同时保留了重要的特征信息。🔄 这样一来，即使输入数据尺寸发生变化，网络也能保持稳定的性能表现。

最后，别忘了激活函数的作用！ReLU（Rectified Linear Unit）等非线性激活函数使得网络能够学习更加复杂的映射关系，从而提升模型的表现力。📈

希望这些笔记能为大家的学习之旅提供一些帮助。如果你有任何疑问或想要进一步探讨的话题，欢迎留言交流！💬

深度学习 卷积神经网络 吴恩达