卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通过多层结构实现图像识别等任务。CNN包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层接收原始数据，卷积层通过滑动卷积核提取图像特征，池化层进一步压缩特征图，减少过拟合并提高模型对平移等变换的鲁棒性。全连接层将提取的特征展开并进行分类或回归任务，输出层通过Softmax函数生成概率分布，完成最终预测。CNN广泛用于图像处理、手写数字识别等领域，具有很强

Layer Normalization 是一种神经网络归一化方法，通过对每层神经元的激活值进行归一化，解决梯度消失和梯度爆炸问题。不同于批量归一化，LayerNorm 针对每个样本的每层神经元操作，适用于深层网络和小批量训练。它通过计算均值和标准差将激活值归一化，并使用可学习的参数进行缩放与偏移。通过对比带有 sigmoid 激活函数的深层网络，展示了 LayerNorm 如何在前向传播时保持激活

C++上机练习复习