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第四章经典网络

4.1LeNet5

一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。

4.1.1模型结构

4.1.2模型结构

LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个

FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后

每个FeatureMap有多个神经元。

?C1层是一个卷积层

输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6

输出featuremap大小：28*28（32-5+1）

神经元数量：28*28*6

可训练参数：（5*5+1）*6（