梯度下降：值越大，函数变化越快。
激活函数：Relu函数是一个单调递增函数，用来解决线形问题。
ReLu(Rectified Linear Units)激活函数
池化和全连接：
tensorflow 1.0 学习：池化层（pooling)和全连接层(dense)
SoftMax：解决多分类问题
均差：数据是否平均分布
方差：数据是否聚合
卷积神经网络：
梯度下降：值越大，函数变化越快。
激活函数：Relu函数是一个单调递增函数，用来解决线形问题。
ReLu(Rectified Linear Units)激活函数
池化和全连接：
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SoftMax：解决多分类问题
均差：数据是否平均分布
方差：数据是否聚合
卷积神经网络：
原文：https://www.cnblogs.com/bincoding/p/8178911.html