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CNN學習筆記之LeNet-5模型各層參數理解
時間 2021-01-02
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LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授於1998年在論文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出的,它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡。在 MNIST 數據集上,LeNet-5 模型可以達到大約99.2%的正確率。LeNet-5 模型共有7層,如下圖所示: 第1層 卷積層 輸入圖片尺寸:32x3
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