LeNet是什么构型的

LeNet，全称为LeNet-5，其实是一种经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），主要用于图像分类任务。它是由Yann LeCun等人在1990年代初提出的，最初是为了识别手写数字而设计的。LeNet-5的基本构型包括以下几个部分：

1. **输入层**：接受28x28像素的灰度图像作为输入。
2. **第一个卷积层**：通常包含6个大小为5x5的滤波器，用于检测图像中的边缘和角落特征。
3. **第一个最大池化层**：采用2x2的最大池化操作，减小数据尺寸并保留重要信息。
4. **第二个卷积层**：增加更多的滤波器，例如16个，用于检测更复杂的模式。
5. **第二个最大池化层**：同样使用2x2池化，进一步降维。
6. **全连接层**：经过两次卷积之后，将数据展平成一维向量，并通过一系列的全连接层（通常会有几百个节点）来进行分类决策。
7. **输出层**：通常是 Softmax 层，用于生成各个类别的概率分布。

每层之间可能会使用激活函数（比如Sigmoid、ReLU等）增强网络的非线性表达能力。LeNet-5因其相对简单却有效的设计，在深度学习的历史上占据了重要地位。