LeNet-5结构
参考回答：
输入层：32∗3232∗32的图片，也就是相当于10241024个神经元
C1层:选取66个特征卷积核，大小为5∗55∗5(不包含偏置),得到66个特征图，每个特征图的大小为32−5+1=2832−5+1=28，也就是神经元的个数由10241024减小到了28∗28=78428∗28=784。
输入层与C1层之间的参数:6∗(5∗5+1)6∗(5∗5+1),对于卷积层C1，每个像素都与前一层的5∗55∗5个像素和11个bias有连接，有6∗(5∗5+1)∗(28∗28)6∗(5∗5+1)∗(28∗28)个连接
S2层:池化,是一个下采样层（为什么是下采样？利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息），有66个14∗1414∗14的特征图，特征图中的每个单元与C1中相对应特征图的2∗22∗2邻域相连接。S2S2层每个单元对应C1C1中44个求和，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。
C1与S2之间的参数:每一个2∗22∗2求和，然后乘以一个参数，加上一个偏置，共计2∗6=122∗6=12个参数。S2S2中的每个像素都与C1C1中的2∗22∗2个像素和11个偏置相连接，所以有6∗5∗14∗14=58806∗5∗14∗14=5880个连接
C3层:选取卷积核大小为5∗55∗5,得到新的图片大小为10∗1010∗10我们知道S2包含：6张14∗146张14∗14大小的图片，我们希望这一层得到的结果是：16张10∗1016张10∗10的图片。这1616张图片的每一张，是通过S2S2的66张图片进行加权组合得到的，具体是怎么组合的呢？
S2与C3之间的组合
前66个feature map与S2S2层相连的33个feature map相连接，后面66个feature map与S2层相连的4个S2层相连的4个feature map相连接，后面33个feature map与S2S2层部分不相连的44个feature map相连接，最后一个与S2S2层的所有feature map相连。卷积核大小依然为5∗55∗5，总共有6∗（3∗5∗5+1）6∗（3∗5∗5+1）+6∗（4∗5∗5+1）6∗（4∗5∗5+1）+3∗（4∗5∗5+1）3∗（4∗5∗5+1）+1∗（6∗5∗5+1）=15161∗（6∗5∗5+1）=1516个参数。而图像大小为10∗1010∗10，所以共有151600151600个连接。
S4层
池化，窗口大小为2∗22∗2,有1616个特征图，总共有3232个参数
C3与S4之间的参数
16∗（25∗4+25）=200016∗（25∗4+25）=2000个连接
C5层
总共120120个feature map，每个feature map与S4S4层所有的feature map相连接，卷积核大小是5∗55∗5，而S4S4层的feature map的大小也是5∗55∗5，所以C5C5的feature map就变成了1个点，共计有120（25∗16+1）=48120120（25∗16+1）=48120个参数。
F6层
全连接
F6F6相当于MLP中的隐含层，有8484个节点，所以有84∗（120+1）=1016484∗（120+1）=10164个参数。F6F6层采用了正切函数。
输出层
采用了RBF函数，即径向欧式距离函数
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http://i60.tinypic.com/no7tye.png图1卷积神经网络（LeNet5） 在卷积神经网络（LeNet 5）上，图1卷积过程（C1），通过迭代manneur计算最大池（子采样）（S2，S4）层。但我不明白如何正确地进行C3（卷积）层。 http://tinypic.com/r/fvzp86/8图2继续C1层 首先，作为输入，我们接收数字的MNIST 32*32灰度图像，将其
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