常见的CNN模型介绍

第一次写博客 目的是练习一下那种感觉，不足之处还望见谅 LeNet模型 用途： LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类 特点 每个卷积层包括三部分：卷积、池化和非线性激活函数（sigmoid激活函数） 使用卷积提取空间特征 降采样层采用平均池化 网络结构 上图为LeNet结构图，是一个6层网络结构：三个卷积层，两个下采样层和一个全连接层（图中C代表卷积层，S代表下采样层，F代表全连接层）。其中

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