从LeNet-5到NasNet

LeNet-5： input：输入图片，32*32像素； C1：5*5卷积核，生成6个feature maps，共需要（6*5*5 + 6）=156个参数； S2：2*2个像素相加，然后乘以一个参数，加上一个偏置，共计2*6=12个参数； C3：5*5卷积核，生成16个feature maps，每个feature map由S2中若干个feature maps卷积得到，如图Table1所示； S4：

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