卷積神經網絡：對LeNet5的感知

LeNet5是卷積神經網絡的一種，通常的結構有七層，這七層中不包括輸入層，其中每一層中都有不同的作用，所以每一層它的參數和權重各不相同。 輸入層。處理好圖像信息後輸入（做好歸一化處理等）。 注意此時輸入圖像的大小爲32 * 32，這要比mnist數據庫中的最大字母28 * 28要大，這樣做的目的是希望潛在的明顯特徵能夠出現在最高層特徵監測子感受野的中心（筆畫斷線等）。 C1 卷積層。通過6個大小爲

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