CNN学习笔记之LeNet-5模型各层参数理解
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集上，LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5 模型共有7层，如下图所示： 第1层 卷积层 输入图片尺寸：32x3
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