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LeNet-5由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。输入层用于输入数据;卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取;池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像,完成特征空间到真实类别空间的映射,最终的图像来自:百科行流动。在配置完成节点属性后,向计算引擎流程图的开始节点灌入数据就会启动整个计算引擎的运行流程。 流程编排器,运行于L1芯片使能层之上,L3应用使能层之下,为多种操作系统(Linux、Android等)提供统一的标准化中间接口,并且负责完成整个计算引擎流程图的建立、销毁和计算资源的回收。来自:百科
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