《卷积网络》深度卷积网络实例

经典网络 LeNet-5 共有约60k个参数， 特点 在论文中，激活函数使用的是sigmoid和tanh，那个时候还未使用ReLU. 当时出于节约计算力的考虑，不同的卷积核计算了不同的channel。（这里等之后看了论文补充） 池化层后添加了非线性激活函数(sigmoid)，而现在很少这样使用。 LeCun et al.,1998. Gradient-based learning applied

>>阅读原文<<