CNN–LeNet-5原理

LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层输入层：32*32*1像素的手写数字图片，相当于32*32=1024个神经元 C1层：卷积层，包含具有6个5*5卷积核的卷积层，步长为1，特征图的大小为28*28，神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156，连接数为156*28*28=122304。 S2层：池化层，max pooling。padding=0,size=2*2,stride=2，输出6张大小为14*14的特征图。 C3层：卷积层，卷积核大小为5*5，步长为1，所以得到的特征图为10*10。16个卷积核一共

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