神经网络系列（一）--LeNet5解析

文章目录 一、简介 二、网络架构 1. 组成部分 2. 各层详解 三、总结 一、简介 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。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，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。

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