LeNet-5是一个7层的网络，当然，其名称中的5可以理解为整个网络中含可训练参数的层数。在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到99.2%的正确率。
卷积层是一个将卷积运算和加法运算组合在一起的隐藏层，在图像识别里提到的卷积是二维卷积，即离散二维滤波器（也称作卷积核）与二维图像做卷积操作，简单地讲是二维滤波器滑动到二维图像上的所有位置，并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。
LeNet-5
2024-07-25
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简介：
【7月更文挑战第25天】LeNet-5。
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