LeNet由來及意義

一、LeNet簡介 LeNet-5是Yann LeCun等人在多次研究後提出的最終卷積神經網絡結構，一般LeNet即指代LeNet-5。 LeNet-5包含七層，不包括輸入，每一層都包含可訓練參數（權重），當時使用的輸入數據是32*32像素的圖像。下面逐層介紹LeNet-5的結構，並且，卷積層將用Cx表示，子採樣層則被標記爲Sx，完全連接層被標記爲Fx，其中x是層索引。 層C1是具有六個55的卷積

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