CNN网络各层边长、参数个数、链接数的计算

以经典的LeNet-5例子来逐层分析各层的参数及连接个数： C1卷积层：有6个feature map，每个feature map中的每个神经元（每个点）与一个5*5的卷积核相连接；该卷积核大小为5*5，padding为0，stride为1； 1、特征图的大小：feature_map = (input_size + padding*2 - 卷积核的边长 + 步长stride) / 步长      

>>阅读原文<<