💻✨深度学习小课堂解读LeNet5：MATLAB版实现详解（连载二）📚📝

今天继续跟大家分享关于经典卷积神经网络模型——LeNet5的MATLAB实现！💡上一期我们聊到了网络的基本结构与初始化部分，这次我们将深入探讨核心模块：卷积层和池化层的实现细节。.Convolutional layers are the backbone of this model, extracting features layer by layer. Meanwhile, pooling layers reduce dimensionality without losing critical information, making computations more efficient.

在MATLAB中，通过`im2col`函数巧妙地实现了卷积操作，而池化则利用了简单的矩阵索引技巧完成最大值提取。此外，别忘了激活函数的选择也很关键哦！ReLU不仅加速收敛，还避免了梯度消失问题。

如果你也对深度学习感兴趣，不妨跟着我的文章一步步动手实践吧！下期我们将揭秘反向传播如何更新参数，一起解锁更多编程乐趣！🌟

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