LeNet-5卷积/池化/全连接参数计算
卷积/池化/全连接参数计算 以Lenet-5为例子： LeNet-5有7层： C1.卷积+激励 参数的个数为:(fitler+bias) * channel_depth S2.池化（降低参数量，降低过拟合） C3.卷积+激励 LeNet-5的核心：使用不同channel数量的卷积得到不同的feature map，为了降低计算参数(当时GPU性能不高) 如下:6个3层channel+9个4层chan
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