深度卷积网络-经典网络（LeNet/AlexNet/VGG-16）

LeNet-5 网络结构： 1. 提出是在1998年，那时候池化层常用平均池化（但其实现在常用最大池化，应为效果好一些） 2. 最后的输出没有用现在常用的softmax分类器，而现在常用softmax分类器 3. 一共由60k个参数，对于现在来说，是一个小的神经网络（现在一千万或者一亿） 4. 图像大小变化和信道数量变化趋势：随着网络深度加深，图像变小、信道数量增多 5. 一个或者多个卷积层后面跟

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