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第四章经典网络
4.1LeNet5
一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。
4.1.1模型结构
4.1.2模型结构
LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个
FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后
每个FeatureMap有多个神经元。
?C1层是一个卷积层
输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6
输出featuremap大小：28*28（32-5+1）
神经元数量：28*28*6
可训练参数：（5*5+1）*6（
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