深度卷積網絡-經典網絡（LeNet/AlexNet/VGG-16）

LeNet-5 網絡結構： 1. 提出是在1998年，那時候池化層常用平均池化（但其實現在常用最大池化，應爲效果好一些） 2. 最後的輸出沒有用現在常用的softmax分類器，而現在常用softmax分類器 3. 一共由60k個參數，對於現在來說，是一個小的神經網絡（現在一千萬或者一億） 4. 圖像大小變化和信道數量變化趨勢：隨着網絡深度加深，圖像變小、信道數量增多 5. 一個或者多個卷積層後面跟

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