LeNet-5 手写字体识别模型

手写字体识别模型LeNet5诞生于1994，是最早的神经网络之一。 现在常用的LeNet-5（卷积池化当作一层的话，共5层）结构和Yann LeCun教授在1988年提出的结构在某些地方有区别，比如激活函数的使用，现在一般采用ReLU作为激活函数，输出层一般选择softmax。(论文RBF) 性质：随着网络越来越深，图像的高度和宽度在缩小，但channel数量一直在增加。 局限性：CNN能够从原始

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