經典CNN之：LeNet介紹

手寫字體識別模型LeNet5誕生於1994年，是最早的卷積神經網絡之一。LeNet5通過巧妙的設計，利用卷積、參數共享、池化等操作提取特徵，避免了大量的計算成本，最後再使用全連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。 LeNet5的網絡結構示意圖如下所示： 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，子採樣層（p

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