LeNet-5网络模型学习总结

LeNet-5网络模型学习总结 模型结构     LeNet-5网络模型是一个很典型且小巧的深度学习网络模型。主要结构为： 主要分为7层（不包含输入层），主要是卷积层、池化层、全连接层以及最后使用softmax函数作为输出层。 流程理解     图像输入后统一格式为 32 ∗ 32 32*32 32∗32大小的图片数据，再将数据导入卷积层，卷积层包含6个 5 ∗ 5 5*5 5∗5大小的卷积核，所

>>阅读原文<<