CNN


{特征图尺寸-(卷积核尺寸-窗口步长)}/窗口步长=下一层特征图尺寸
{特征图尺寸-(卷积核尺寸-窗口步长)+2*边界填充层数}/窗口步长=下一层特征图尺寸

AdadeltaOptimizer+交叉熵

AdadeltaOptimizer+均方误差MSE 
梯度+交叉熵
梯度+均方误差MSE
Adam算法有最快的收敛速度 交叉熵的收敛速度要快于均方误差 FCNet



{特征图尺寸-(卷积核尺寸-窗口步长)}/窗口步长=下一层特征图尺寸
{特征图尺寸-(卷积核尺寸-窗口步长)+2*边界填充层数}/窗口步长=下一层特征图尺寸

AdadeltaOptimizer+交叉熵

AdadeltaOptimizer+均方误差MSE 
梯度+交叉熵
梯度+均方误差MSE
Adam算法有最快的收敛速度 交叉熵的收敛速度要快于均方误差 FCNet
