斯坦福cs231n計算機視覺——卷積神經網路初步
Week5 11/5-11/11
不使用匯聚層（池化層）：很多人不喜歡匯聚操作，認為可以不使用它。比如在Striving for Simplicity: The All Convolutional Net一文中，提出使用一種只有重複的卷積層組成的結構，拋棄匯聚層。通過在卷積層中使用更大的步長來降低資料體的尺寸。有發現認為，在訓練一個良好的生成模型時，棄用匯聚層也是很重要的。比如變化自編碼器（VAEs：variational autoencoders）和生成性對抗網路（GANs：generative adversarial networks）。現在看起來，未來的卷積網路結構中，可能會很少使用甚至不使用匯聚層。
作業:
- 完成 assignment2 中
FullyConnectedNets.ipynb和BatchNormalization.ipynb - 思考一下卷積神經網路對比傳統神經網路的優勢在哪裡？為什麼更適合處理影象問題
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# [cs231n （九）卷積神經網路 ][1]
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