CNN 常用的幾個模型 LeNet5 AlexNet VGGNet Google Inception Net 微軟ResNet殘差神經網絡
LeNet5 LeNet-5：是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫數字識別的卷積神經網絡，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。 LenNet-5共有7層（不包括輸入層），每層都包含不同數量的訓練參數，如下圖所示。 LeNet-5中主要有2個卷積層、2個下抽樣層（池化層）、3個全連接層3種連接方式 卷積層 卷積層採用的
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