卷積神經網絡 LeNet-5各層參數詳解

卷積神經網絡 LeNet-5各層參數詳解 一. 理解卷積和子採樣 卷積過程：用一個可訓練的濾波器fx去卷積一個輸入的圖像（第一階段是輸入的圖像，後面的階段就是卷積特徵map），然後加一個偏置bx，得到卷積層Cx; 子採樣過程：鄰域四個像素求和變爲一個像素，然後通過標量W加權，再增加偏置b，然後通過一個sigmoid激活函數，產生一個縮小四倍的特徵映射圖Sx+1 二. 理解用卷積代替全連接 三. 通

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