經典CNN之：LeNet介紹

手寫字體識別模型LeNet5誕生於1994年，是最先的卷積神經網絡之一。LeNet5經過巧妙的設計，利用卷積、參數共享、池化等操做提取特徵，避免了大量的計算成本，最後再使用全鏈接神經網絡進行分類識別，這個網絡也是最近大量神經網絡架構的起點。web LeNet5的網絡結構示意圖以下所示： LeNet5由7層CNN（不包含輸入層）組成，上圖中輸入的原始圖像大小是32×32像素，卷積層用Ci表示，子採樣

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