`Dense`層從輸入特征空間中學到的是全局模式
`卷積`層學到的是局部模式
## **卷積神經網絡性質:**
* **平移不變性**（translation invariant）：學到某個模式之后，它可以在任何地方識別這個模式
* 視覺世界從根本上具有平移不變性
* **模式的空間層次結構**（spatial hierarchies of patterns）：有效地學習越來越復雜、越來越抽象的視覺概念
* 視覺世界從根本上具有空間層次結構
* [ ] 第一個卷積層將學習較小的局部模式（比如邊緣）
* [ ] 第二個卷積層將學習由第一層特征組成的更大的模式
**特征器（過濾器）**
- 基礎
- 張量tensor
- 整數序列（列表）=>張量
- 張量運算
- 張量運算的幾何解釋
- 層：深度學習的基礎組件
- 模型：層構成的網絡
- 訓練循環 （training loop）
- 數據類型與層類型、keras
- Keras
- Keras 開發
- Keras使用本地數據
- fit、predict、evaluate
- K 折 交叉驗證
- 二分類問題-基于梯度的優化-訓練
- relu運算
- Dens
- 損失函數與優化器：配置學習過程的關鍵
- 損失-二分類問題
- 優化器
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- 改進
- 小結
- 多分類問題
- 回歸問題
- 章節小結
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- 三種經典的評估方法
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- 添加 dropout 正則化
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- 卷積運算
- 卷積的工作原理
- 訓練一個卷積神經網絡
- 使用預訓練的卷積神經網絡
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- VGG16詳細結構
- 為什么不微調整個卷積基？
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