经典CNN之：LeNet介绍
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最先的卷积神经网络之一。LeNet5经过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操做提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全链接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。web LeNet5的网络结构示意图以下所示： LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用Ci表示，子采样
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