《動手學深度學習》第十六天---卷積神經網絡（LeNet）

卷積層的優點：一方面，卷積層保留輸入形狀，使圖像的像素在高和寬兩個方向上的相關性都可能被有效識別；另外一方面，卷積層經過滑動窗口將同一卷積核與不一樣位置的輸入重複計算，從而避免參數尺寸過大。html （一）LeNet模型 LeNet分爲卷積層和全鏈接層兩部分。 卷積層塊裏的基本單位是卷積層後接最大池化層：卷積層用來識別圖像裏的空間模式，如線條和物體局部，以後的最大池化層則用來下降卷積層對位置的敏感

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