Le-Net5 學習

LeNet-5  共有 7 層，輸入層不計入層數，每層都有一定的訓練參數，其中三個卷積層的訓練參數較多，每層都有多個濾波器，也叫特徵圖，每個濾波器都對上一層的輸出提取不同的像素特徵。                                             輸入-卷積-池化-卷積-池化-卷積（全連接）-全連接-全連接（輸出）     各層的結構和參數如下： C1層是個卷積層，其輸入輸

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