《表1 改进LeNet-5网络结构参数描述》

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《改进LeNet-5网络在图像分类中的应用》

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本文提出的改进LeNet-5网络结构如图2所示，包括输入层、2个卷积层（接最大池化层）、跨连结构、Inception模块（接最大池化层）、全连接层以及输出层组成。网络输入是32×32像素的图片，经过卷积层和Inception模块提取图像的特征。跨连连接是将网络的第一个池化层向后传播的同时并与全连接层进行连接，输出层用softmax分类器进行分类。表1给出了改进LeNet-5结构的具体参数描述，包括每层的类型（Type）、卷积核大小（Patch Size）、步长（Stride）以及每层输出的大小（Output Size）。