刚学完机器学习基础，今天试着入门CNN，它主要用来处理图像。作为纯新手，第一天就想大概懂CNN为啥适合图像处理、核心有哪几层，再跟着跑个demo就行，不深究原理。之前学的全连接网络处理图像会浪费像素位置关系，参数多还容易学偏，CNN能保留位置信息、减少参数，靠局部感知和参数共享抓图像特征。它核心就三层：卷积层用小卷积核抓特征，池化层缩小尺寸减计算量，全连接层负责分类。我跟着教程用TensorFlow跑了MNIST手写数字demo，全程抄API，搭了简单网络训练后准确率约98%，比全连接网络好点。虽然都是抄代码，但也算跑通了，就是参数怎么定、Padding和Stride这些术语都不懂，先记着。明天打算看看这些术语，再调调参数试试。
学习进度 5
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