《表2 原始卷积连接表：基于卷积神经网络的数字分类器的研究与优化》

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《基于卷积神经网络的数字分类器的研究与优化》

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得出C3层需要做的卷积次数为9 600次。计算方法是C3层的输入特征图大小为14×14×6，卷积核大小为5×5，步长为1，所以每个卷积核遍历完一个特征图要做[14-2×（5/2）]×[14-2×（5/2）]=10×10=100次卷积运算（注：（5 2）取2），即所有的卷积核遍历完特征图需要10×10×6×16=9 600次卷积运算。同理得到C1，C5层卷积次数分别为4 704次，1 920次。文献[5]提出的卷积连接表见表2。