1.8 简单卷积网络示例（A simple convolution network example）

简单的CNN网络模型：

$a^{[3]}$的维度是7 x 7 x 40，将$a^{[3]}$排列成1列，维度为1960 x 1，然后连接最后一级输出层。输出层可以是一个神经元，即二元分类（logistic）；也可以是多个神经元，即多元分类（softmax）。最后得到预测输出$\hat y$

随着CNN层数增加，$n_H^{[l]}$和$n_W^{[l]}$一般逐渐减小，而$n_c^{[l]}$一般逐渐增大

CNN有三种类型的layer：

• Convolution层（CONV）

• Pooling层（POOL）

• Fully connected层（FC）

CONV最为常见也最重要