lenet5网络结构详解

LeNet-5是一种经典的卷积神经网络，由Yann LeCun等人于1998年提出，是第一个在手写数字识别任务上取得优秀成绩的卷积神经网络，被广泛应用于字符和数字识别领域。它是深度学习发展历程中的重要里程碑，为后来的卷积神经网络的发展奠定了基础。

LeNet-5网络结构包括7层，共计60万个可训练参数，其网络结构如下：

输入层（Input Layer）：32 x 32的灰度图像；

卷积层1（Convolutional Layer 1）：6个卷积核，每个卷积核大小为5x5，步长为1，不使用全0填充；

池化层1（Pooling Layer 1）：使用2x2的最大池化，步长为2，共6个输出；

卷积层2（Convolutional Layer 2）：16个卷积核，每个卷积核大小为5x5，步长为1，不使用全0填充；

池化层2（Pooling Layer 2）：使用2x2的最大池化，步长为2，共16个输出；

全连接层1（Fully Connected Layer 1）：120个神经元；

全连接层2（Fully Connected Layer 2）：84个神经元；

输出层（Output Layer）：10个神经元，每个神经元对应一个数字类别。

总体来说，LeNet-5的网络结构比较简单，但是它提出了卷积神经网络的重要思想，即通过卷积和池化操作来提取图像特征，然后再通过全连接层进行分类。这种思想在后来的卷积神经网络中得到了广泛应用。