Python训练营打卡 DAY 41 简单CNN

知识回顾

1. 数据增强
2. 卷积神经网络定义的写法
3. batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据
4. 特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图
5. 调度器：直接修改基础学习率

卷积操作常见流程如下：

1. 输入 → 卷积层 → Batch归一化层（可选） → 池化层 → 激活函数 → 下一层

1. Flatten -> Dense (with Dropout，可选) -> Dense (Output)

作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异。

@浙大疏锦行