Lenet网络模型介绍

LeNet是一种早期的卷积神经网络（CNN）模型，用于手写数字识别任务。它是由Yann LeCun等人在1998年提出的，是第一个成功应用于数字图像识别的卷积神经网络之一。

LeNet网络模型主要由7层组成：两个卷积层，两个池化层和三个全连接层。其整体结构如下：

输入层（Input layer）：28×28的手写数字图像。

第一层（Convolutional layer）：使用6个大小为5×5的卷积核对输入图像进行卷积操作，得到6个特征图。

第二层（Pooling layer）：对每个特征图进行2×2的最大池化操作，将特征图的大小减半。

第三层（Convolutional layer）：使用16个大小为5×5的卷积核对第二层的输出进行卷积操作，得到16个特征图。

第四层（Pooling layer）：对每个特征图进行2×2的最大池化操作，将特征图的大小再次减半。

第五层（Fully connected layer）：将第四层的输出展开成一维向量，并且连接到120个神经元的全连接层。

第六层（Fully connected layer）：连接到84个神经元的全连接层。

输出层（Output layer）：连接到10个神经元的全连接层，每个神经元对应一个数字类别。

LeNet的优点是模型结构简单，参数量少，训练速度快。但是在处理复杂的图像任务时表现不佳，已经被更先进的卷积神经网络模型所替代。