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再来看一下序列T_seq和通道channel，RNN系列的序列T_seq是指一个连续的输入，比如一句话，一周的股票信息，而且这个序列是有时间先后顺序且互相关联的，而CNN系列的通道channel则是指不同角度的特征，比如彩色图像的RGB三色通道，过程中每个通道代表提取了每个方面的特征，不同通道之间是没有强相关性的，不过也可以进行融合。输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理？但卷积神经网络并不能处理

前面的文章我们已经从模型角度介绍了损失函数，对于神经网络的训练，首先根据特征输入和初始的参数，前向传播计算出预测结果，然后与真实结果进行比较，得到它们之间的差值。损失函数又可称为代价函数或目标函数，是用来衡量算法模型预测结果和真实标签之间吻合程度（误差）的函数。通常会选择非负数作为预测值和真实值之间的误差，误差越小，则模型越好。有了这个损失函数，我们便可以采用优化算法更新网络参数，使得训练样本的平

例如，在VGG中，使用了3个3x3卷积核（27个参数）来代替7x7卷积核（49个参数），使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。VGG网络层的深度是可调整的，其核心在于设计了多组卷积块，每组卷积块由多个相同的小尺寸（一般为3*3）的卷积核组成，卷积核填充为1，卷积核保持输入特征图的高和宽不变，然后