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加深层的动机

1. 减少网络的参数数量
   == 一个55的卷积层功能=2个33的卷积层==
   
   
2. 扩大感受野（receptive field）
3. 提高网络表现力 ：通过叠加层，将Relu等激活函数夹于卷积层的中间，进一步提高网络的表现力（能够表示更加复杂的东西，加入了非线性函数）
4. 学习更高效：分层的对数据进行学习，各层要学习的东西变得更加简单。