Conv+BN+Leaky_relu

"Conv+BN+LeakyReLU"通常是指卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的一个常见结构，其中包含了卷积层(Convolutional Layer)、批量归一化(Batch Normalization)和 leaky ReLU 激活函数。

1. **卷积层(Convolutional Layer)**：用于提取输入数据的特征。它通过滑动一个可学习的滤波器（kernel）在图像上进行操作，生成特征映射(feature maps)。每个滤波器会对输入数据执行一次线性变换，提取特定类型的特征。

2. **批量归一化(Batch Normalization, BN)**：这是一种正则化技术，通过对每一层的输出进行标准化，确保每个激活单元的均值接近0，方差接近1。这有助于加速训练过程，防止梯度消失或爆炸，并提高模型的泛化能力。

3. **Leaky ReLU (Leaky Rectified Linear Unit)**：激活函数的一种变体，它允许负部分有一个非常小但非零的斜率（比如0.01），这样可以解决ReLU激活函数在负区间的“死亡”问题，使得神经元在遇到负输入时不会完全停止响应。

这个结构在很多深度学习模型中非常常见，因为它结合了高效的学习能力（卷积）、稳定的训练过程（BN）以及更好的非线性特性（LeakyReLU）。在实际应用中，可能还会添加其他组件，如池化层(Pooling)或Dropout以进一步增强模型性能。