pytorch实现task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

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卷积神经网络基础卷积神经网络包括卷积层和池化层。二维卷积层最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来

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