CNN

1. Convolutional layer（卷积层--CONV）

由滤波器filters和**函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还包括选择什么**函数。

2. Pooling layer （池化层--POOL）

这里里面没有参数需要我们学习，因为这里里面的参数都是我们设置好了，要么是Maxpooling，要么是Averagepooling。 需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。 通常，我们使用的比较多的是Maxpooling,而且一般取大小为(2,2)步长为2的filter，这样，经过pooling之后，输入的长宽都会缩小2倍，channels不变。

3. Fully Connected layer（全连接层--FC）

这个前面没有讲，是因为这个就是我们最熟悉的家伙，就是我们之前学的神经网络中的那种最普通的层，就是一排神经元。因为这一层是每一个单元都和前一层的每一个单元相连接，所以称之为“全连接”。 这里要指定的超参数，无非就是神经元的数量，以及**函数。

接下来，我们随便看一个CNN的模样，来获取对CNN的一些感性认识：

上面这个CNN是我随便拍脑门想的一个。它的结构可以用： X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 来表示。