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LeNet5 LeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层（不包括输入层），每层都包含不同数量的训练参数，如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层3种连接方式 卷积层 卷积层采用的
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