任务简介：

学习网络模型中采用的神经网络层，包括卷积层，池化层，全连接层和激活函数层，学会如何区分二维卷积和三维卷积；

详细说明：

本节第一部分学习卷积神经网络中最重要的卷积层，了解卷积操作的过程与步骤，同时学会区分一维/二维/三维卷积，最后学习转置卷积（Transpose Convolution）的由来以及实现方法；

本节第二部分学习池化层，全连接层和激活函数层，在池化层中有正常的最大值池化，均值池化，还有图像分割任务中常用的反池化——MaxUnpool，在激活函数中会学习Sigmoid,Tanh和Relu，以及Relu的各种变体，如LeakyReLU，PReLU， RReLU

一、1d/2d/3d卷积

二、卷积–nn.Conv2d()

三、转置卷积–nn.ConvTranspose