机器智能-高频问题：Lenet框架&卷积神经网络概念

4、Lenet框架（最简单的卷积神经网络）数字分类网络 a、名词 ①、comvolutions：卷积层 ②、subsamping：池化层 ③、full connection：全连接层 b、一个完整的CNN 卷积层和池化层负责特征提取。 全连接层负责预测，产生一个概率。如果是单分类问题，全连接层的概率相加为1。 当该图作为输入的时候，网络正确的给船的分类赋予了最高的概率(0.94)。输出层的各个概率

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