【典型网络模型】LeNet5 模型

       早在 1998 年，LeCun 等人就将卷积神经网络和工业相结合，将其发明的LeNet-5 网络广泛应用于当时美国大多数银行当中，用于识别支票上的手写数字。以输入层作为开端，中间掺杂了多个卷积层和池化层的组合，然后是若干个全连接层，最后是输出层，这是卷积神经网络最常见的网络结构。LeNet-5 是这种结构的代表，如下图：        (0)INPUT层， LeNet-5 网络输入采

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