《动手学深度学习》卷积神经网络LeNet

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结构 卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层:卷积层用来识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。 卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中,每个卷积层都使用的窗口,并在输出上使用sigmoid激活函数。第一个卷积层输出通道数为6,第二个卷积