卷積神經網絡CNN---經典的LeNet5基於梯度的反向傳播算法

1.概述卷積神經網絡 感受野是CNN的核心，卷積核就是感受野的結構表現，LeNet5是通過交替連接的卷積層和下采樣提取圖像特徵，並將這些特徵傳遞給全連接神經網絡。在LeNet5網絡之後，提出了AlexNet–>AGG網絡–>ResNet網絡 卷積神經網絡中的三個基本概念： 一、局部感受野，一般的神經網絡是把圖像中的每一個像素全連接到每一個神經元，這樣會增大計算量，而卷積神經網絡則是通過局部感受野把

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