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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,最终来自:百科
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需要配置的环境变量包括用户名、密码、 IAM URL和端口号等。环境变量见表 1。 2、执行以下命令设置环境变量: source novarc 3、注意:当调用OpenStackClient中的Keystone命令行时,需要配置环境变量OS_DOMAIN_NAME,并且将环境变量OS_T来自:百科