《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.2 LeNet的标准模型
【摘要】 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章，第3.2节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
3.2 LeNet的标准模型
现在常用的LeNet模型与其原始模型已经有所不同，主要区别在于把非线性变换从下采样层移到了卷积层，且把输出层的激活函数从欧几里得径向函数替换成了软最大函数。标准的模型结构如图3.2所示。这个标准模型从结构上可以分解为输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层用x表示，通常是一个矩阵或一幅图像。下面是对其他层的详细描述和说明。
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