《表1 第一层卷积尺寸计算》

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《基于卷积神经网络的文字识别优化方法研究》

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第一层卷积层使用64个5×5的卷积核对输入的64×64像素的图像进行卷积运算，设输入的图片矩阵为A，并使用ai，j（i=0，1，…，63；j=0，1，…，63）表示A中的对应元素；设由第一层卷积层输出的矩阵为B，并使用bi，j（i=0，1，…，59；j=0，1，…，59）表示经历本次卷积输出B的元素，由卷积的运算公式将A经运算转换为B，输入层和输出层的各参数如表1所示，