典型CNN神經網絡結構

LeNet-5，用來識別數字的卷積網絡  C1層是一個卷積層，由6個特徵圖Feature Map構成。特徵圖中每個神經元與輸入爲5*5的鄰域相連。特徵圖的大小爲28*28，這樣能防止輸入的連接掉到邊界之外（32-5+1=28）。C1有156個可訓練參數（每個濾波器5*5=25個unit參數和一個bias參數，一共6個濾波器，共(5*5+1)*6=156個參數），共156*(28*28)=122,3

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