《动手学深度学习》第十六天---卷积神经网络（LeNet）

卷积层的优点：一方面，卷积层保留输入形状，使图像的像素在高和宽两个方向上的相关性都可能被有效识别；另外一方面，卷积层经过滑动窗口将同一卷积核与不一样位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。html （一）LeNet模型 LeNet分为卷积层和全链接层两部分。 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，以后的最大池化层则用来下降卷积层对位置的敏感

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