新手入门深度学习 | 6-1：LeNet-5（1998年）详解

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🚩 作者：K同学啊
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传统的LeNet-5网络最初是为手写数字识别而设计的，由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层组成。传统LeNet-5网络结构各层的参数设置，如表2-1所示。

LeNet-5网络的输入层是MNIST手写数字库中的 32×32 像素的黑白图像。Conv1卷积层使用6个大小为5×5 的卷积核，生成6个 28×28 像素的特征图，卷积步长为 1，因此Conv1层共有 (6×(5×5+1))=156 个训练参数。输入层中每个大小为 5×文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510064.html

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