Le-Net5 学习

LeNet-5  共有 7 层,输入层不计入层数,每层都有一定的训练参数,其中三个卷积层的训练参数较多,每层都有多个滤波器,也叫特征图,每个滤波器都对上一层的输出提取不同的像素特征。                                             输入-卷积-池化-卷积-池化-卷积(全连接)-全连接-全连接(输出)     各层的结构和参数如下: C1层是个卷积层,其输入输
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