卷积神经网络-LeNet5

LeNet5网络结构 INPUT 输入层，将输入reshape成32x32 C1-包含6个5x5卷积核的卷积层 输入图像尺寸：32x32灰度值图像 可训练的参数：(5*5+1)*6=156，1为每个卷积核的偏置 步长为1，输出feature map尺寸： ( 32 − 5 ) / 1 + 1 = 28 (32-5)/1+1 = 28 (32−5)/1+1=28 输出个数：28*28*6 连接数：1

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