【动手学计算机视觉】第十五讲：卷积神经网络之LeNet
LeNet是由2019年图灵奖获得者、深度学习三位顶级大牛之二的Yann LeCun、Yoshua Bengio于1998年提出，它也被认为被认为是最早的卷积神经网络模型。但是，由于算力和数据集的限制，卷积神经网络提出之后一直都被传统目标识别算法(特征提取+分类器)所压制。终于在沉寂了14年之后的2012年，AlexNet在ImageNet挑战赛上一骑绝尘，使得卷积神经网络又一次成为了研究的热点。尽管近几年深度卷积网络非常热门，LeNet基本处于被忽略的状态，但是它的思想依然对CNN的学习有着不可忽视的价值。本文就详细介绍一下LeNet的结构，同时会详细介绍网络模型的搭建方法。
GoogleNet架构解析
GoogleNet 是 2014 年 ImageNet Challenge 图像识别比赛的冠军。从它的名字我们就 可以看出是来自谷歌的团队完成的。前面我们有介绍，GoogleNet 之所以获得冠军，是因为 它进行模型融合以后得到的效果要比 VGGNet 模型融合之后的效果要好。不过单模型比拼， 它与 VGGNet 的效果相当。
