CNN-LeNet

LeNet-5模型 LeNet-5模型是Yann LeCun教授於1998年在論文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡。LeNet-5模型一共有7層，下圖展示了LeNet-5模型的架構：  第一層，卷積層 這一層的輸入就是原始的圖像像素32*32*1。第一個卷積層過濾器

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