经典的卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16

LeNet-5 LeNet-5是针对灰度图像的，可假设输入图片是32321，使用6个55，步幅为1的过滤器，输出则是28286（此处28是由32-5+1所得，公式为(n+2p-f+1),LeNet-5没有使用padding，故p=0），然后进行池化，此网络使用的是平均池化，宽度为2，步幅为2，则图像的高度与宽度都缩小2倍，输出14146的图像（由于当时未使用padding或有效卷积，所以每次卷积后

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