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全连接层FC

lenet结构:

  • 输入层(Input Layer):接收手写数字的图像数据,通常是28x28的灰度图像。

  • 卷积层1(Convolutional Layer 1):对输入图像进行卷积操作,提取低级别的特征,使用 6 个大小为 5x5 的卷积核进行卷积,得到 6 个输出特征图,激活函数为 Sigmoid。

  • 平均池化层1(Average Pooling Layer 1):对卷积层1的输出特征图进行 2x2 的平均池化操作,将特征图的尺寸减半。

  • 卷积层2(Convolutional Layer 2):对平均池化层1的输出特征图进行卷积操作,进一步提取中级别的特征,使用 16 个大小为 5x5 的卷积核进行卷积,得到 16 个输出特征图,激活函数为 Sigmoid。

  • 平均池化层2(Average Pooling Layer 2):对卷积层2的输出特征图进行 2x2 的平均池化操作,将特征图的尺寸减半。

  • 全连接层1(Fully Connected Layer 1):将平均池化层2

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