CNN-LeNet

LeNet-5模型 LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。LeNet-5模型一共有7层，下图展示了LeNet-5模型的架构：  第一层，卷积层 这一层的输入就是原始的图像像素32*32*1。第一个卷积层过滤器

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