已过期50% 置信事实精确时间

对于一个卷积核大小为k×k、输入通道为C_in、输出通道为C_out的卷积层，其浮点运算次数约为2×k²×C_in×C_out×H×W

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

有效期至：2026/9/30(已过期)

来源

PyTorch图像分类实战：数据预处理到模型训练完整流程

bilibili程序员是魔法师AI-bx2026/6/17

相关事实

待验证LeNet-5的结构包括C1层（6个5×5卷积核，输出6@28×28）、S2层（2×2平均池化，输出6@14×14）、C3层（16个5×5卷积核，输出16@10×10）、S4层（2×2平均池化，输出16@5×5）、C5层（120个5×5卷积核）、F6全连接层（84个神经元）和输出层（10个节点）61% 相似

引用此条事实

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