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天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为。——《孟子》

Lenet是一种经典的卷积神经网络模型，由YannLeCun等人于1998

年提出，是用于手写数字识别的深度学习模型。本文将详细介绍

Lenet各层的参数计算方式。

一、卷积层（ConvolutionalLayer）

1.卷积核数量（NumberofFilters）：卷积层的参数由卷积核数量决

定，每个卷积核对应一个输出特征图。卷积核数量的计算方式为：卷

积核数量=输出特征图深度。

2.卷积核大小（FilterSize）：卷积核大小决定了卷积操作的感受野大

小，一般由用户指定。

3.卷积层参数数量（NumberofParameters）：卷积核数量乘以卷

积核大小即为卷积层的参数数量。

二、池化层（PoolingLayer）

1.池化核大小（PoolSize）：池化层的参数由池化核大小决定，一般

由用户指定。

2.池化层参数数量（NumberofParameters）：池化层没有需要训

练的参数，因此参数数量为0。

天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为。——《孟子》

三、全连接层（FullyConnectedLayer）

1.神经元数量（NumberofNeurons）：全连接层的参数由神经元数

量决定，每个神经元与上一层所有神经元相连。全连接层神经元数量

的计算方式为：神经元数量=输出的特征图的大小。

2.全连接层参数数量（NumberofParameters）：全连接层权重参

数数量为输入神经元数量乘以输出神经元数量，加上输出神经元数量

的偏置参数数量。

Lenet各层的参数计算方式包括卷积层和全连接层的参数数量计算，

以及池化层无需计算参数数量。在实际应用中，以上参数计算方式为

设计和调整Lenet模型提供了重要参考。四、示例

为了更好地理解Lenet各层的参数计算方式，我们可以通过一个简单

的示例来加深理解。

假设我们有一个输入图像大小为28x28的灰度图像，即输入特征图的

大小为28x28x1。我们设计一个Lenet模型，包括一个卷积层、一个

池化层和一个全连接层。现在我们来计算每一层的参数数量。

1.卷积层（ConvolutionalLayer）：

天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为。——《孟子》

假设我们设定卷积核数量为6，卷积核大小为5x5。那么根据前面的参

数计算方式，我们可以得到：

卷积核数量=输出特征图深度=6

卷积核大小=5x5

卷积层参数数量=卷积核数量*卷积核大小=6*5*5=150

卷积层的参数数量为150。

2.池化层（PoolingLayer）：

假设我们设定池化核大小为2x2。根据前面的参数计算方式，我们可

以得到：

池化层参数数量=0

因为池化层没有需要训练的参数，所以参数数量为0。

3.全连接层（FullyConnectedLayer）：

假设卷积层输出的特征图大小为4x4x6