知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：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Flatten -> Dense (with Dropout，可选) -> Dense (Output)首先回顾下昨天的代码。

知识点回顾随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得作业对于day'41的简单cnn看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。之前有同学问我之前对于权重的可视化有什么意义，我们现在来引入这个概念，从权重的初始化到权重的可视化随着学习的越来越深入，有一些基础的概念我们往后就绕不过去了，还是得把基础打牢，介绍下这些概念。

尝试找到一个kaggle或者其他地方的结构化数据集，用之前的内容完成一个全新的项目，这样你也是独立完成了一个专属于自己的项目。仔细回顾一下之前14天的内容，没跟上进度的同学补一下进度。有数据地址的提供数据地址，没有地址的上传网盘贴出地址即可。尽可能与他人不同，优先选择本专业相关数据集。探索一下开源数据的网站有哪些？