卷积神经网络CNN的详细解读，及经典分类网络LeNet5的介绍
一. CNN神经网络介绍 CNN是一种特殊的深度前馈神经网络，为了避免层级之间的全连接造成的参数冗余，而导致网络模型的训练依赖相当参数个数的数据量；他的设计是局部连接，符合生物神经元的稀疏响应特性（层级之间是稀疏连接的），这样大大的降低了网络模型的参数规模，相对而言，对训练数据的依赖性降低了。 CNN的基础模块为卷积流，其包括四个部分：卷积，池化，非线性，批量归一化。 卷积：利用卷积核对输入图片进
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