【13】經典卷積神經網絡總結

【1】LeNet（1986） （1）模型 （2）目的       數字識別 （3）層數 輸入尺寸：32*32 卷積層：2個 池化層：2個 全連接層：2個 輸出層：1個（10個類別） （4）特點 ReLU ，ReLU比tanh要快，非線性非飽和函數比非線性飽和函數要快 雙GPU並行運行 LRN局部響應歸一化 Overlapping Pooling 防止過擬合：數據增強，dropout （5）名詞解釋

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