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上传时间: 2021-01-06
详细说明：Convolutional Neural Networks
ps 之前图像分类识别的方法：构造一个单隐藏层的多层感知机模型，将28×28的图像展开，形成一个长为724的一维向量，并输入到全连接层。
使用全连接层的局限性：
图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。
对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。
使用卷积层的优势：
卷积层保留输入形状。
卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。
LeNet 模型
LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。
ps 输入为一通道，长和宽
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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