ニューラルネットワーク--- 1998_LeNet5

トピック：ドキュメントの認識へのグラデーションベースの学習応用

ネットワークアーキテクチャ：

 

パラメータ：

入力：32 * 32

CONV1：5 * 5畳み込みカーネル6は、ゼロが満たされている、手順1。結果：28 * 28 * 6。

POOL2：2 * 2プール、ステップ2。結果：14 * 14 * 6。

Conv3：5 * 5畳み込みカーネル16は、ゼロが満たされている、手順1。結果：10 * 10 * 16。

Pool4：2 * 2プール、ステップ2。結果：5 * 5 * 16。

Conv5：5×5のコンボリューションカーネル120は、ゼロが充填され、0ステップ。結果：1 * 1 * 120。（0は、このステップの理由は、ベクター中に画像畳み込み畳み込み演算です）

Full6：84

Full7：10（0から9までの合計10桁）。