深度學習之典型卷積神經網絡——LeNet5、AlexNet、ZFNet、VGG

一、LeNet-5 1998年由Yann LeCun提出，用於數字識別的CNN。該模型一共有7層（不含INPUT），結構如下： （1）卷積層C1 6個5*5的卷積核，不使用padding，步長爲1；卷積得到6個特徵圖，每個特徵圖的每個神經元與INPUT32*32中5*5的區域相連，特徵圖長寬爲(32-5)/1+1=28。 每個神經元的參數數目（卷積核）：5*5個w和1個bias； 連接總數：(5*

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