關於感受野大小的計算方式是採用從最後一層往下計算的方法，即先計算最深層在前一層上的感受野，然後逐層傳遞到第一層，使用的公式可以表示如下：
其中，是第i層卷積層的感受野，是（i+1）層上的感受野，stride是卷積的步長，Ksize是本層卷積核的大小。
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本文使用五種經典卷積神經網絡，實現fashion_mnist十分類問題，並對比準確度和運行時間LeNet5 原理AlexNet8 原理VGGNet16 原理InceptionNet10 原理ResNet18 原理 用到的包： im
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這裏有一份深度學習的調參技巧 《Neural Networks: Tricks of the Trade》收錄了許多論文裏提出的調參技巧。送給大家！ 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1dtKVOYsu6pY
