LeNet-5

LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。除去输出层，LeNet-5 一共包含 7 层网络，每一层都包含可训练的参数。如下图所示，输入是一个 32x32 的图片，Cx 表示卷积层，Sx表示下采样（subsampling）层，以及全连接层表示为 Fx，x 表示

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