卷积神经网络（CNN）是一种十分强大的深度学习方法，在这次课程中没有对CNN做过多的探讨，这可苦了我这个菜鸟（累计番茄12*45mins）！卷积层、池化层、全连接什么的概念弄得我一头雾水，到现在我都没怎么弄明白中间的计算过程是怎样实现的，只是知道CNN大概是模仿人类的视觉体验，通过提取图像的局部特征而对获取事物的整体感知，还有参数个数的计算，至于如何去提取那就跟卷积层个数、步长、采样方法的选取有关了。要想彻彻底底弄明白这些东西，不是看几篇东抄抄西抄抄的中文博客就可以的，必须得要看论文和阅读代码！
处理这个任务的时候还出了一点小插曲，运行代码的时候出现dlerror: cudnnCreate not found的报错信息。开始以为是cudnn的文件误删了，又或者是tensorflow在不同操作系统下的问题，于是我尝试重新下载cudnn还有到github上提问，甚至还安装了Ubuntu！在这里花费了我不少“番茄”，最终还是到QQ群里提问得知windows当前只支持cudnn5版本，重新下载cudnn5之后再更新了CUDA安装路径下的bin、lib、include文件运行成功！而我之前是用的6.0的版本。做到任务4了还犯这么低级的错误，真是羞愧。
