【13】经典卷积神经网络总结

【1】LeNet（1986） （1）模型 （2）目的       数字识别 （3）层数 输入尺寸：32*32 卷积层：2个 池化层：2个 全连接层：2个 输出层：1个（10个类别） （4）特点 ReLU ，ReLU比tanh要快，非线性非饱和函数比非线性饱和函数要快 双GPU并行运行 LRN局部响应归一化 Overlapping Pooling 防止过拟合：数据增强，dropout （5）名词解释

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