LeNet论文阅读笔记

前言

    最近学完了吴恩达深度学习的视频课，根据师兄的建议，打算读一些网络结构方面的论文。LeNet本来是一篇很老的论文，开始只是抱着了解历史的心态，看了下第二部分的内容。没想到整体读下来，对CNN的基本原理有了更深的认识，收获还是蛮大的，打算开始写博客记录一下论文的阅读心得。
　　科研小白第一次写博客，认识还很浅薄。下面这篇博客在阅读的过程中给了我很大帮助，表示感谢！另附上论文的链接
　　LeNet论文的翻译与CNN三大核心思想的解读
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LeNet论文第二部分阅读笔记

    论文第二部分的题目是: II. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR ISOLATED CHARACTER RECOGNITION
　　下面是论文一些思想的摘录，加入了一些我自己的理解：
　　为什么对图像要用卷积神经网络而不是全连接：
　　1、图像往往尺寸很大，如果把图像看成行向量作为输入层，即使第一层全连接选择尽量少的神经元，第一层的参数也很多，导致整体参数都很多，计算量很大，模型也只适用于小图像。
　　2、全连接的主要缺点是，对于图像来说，不具有平移和局部失真的不变性（全连接网络每个神经元感受到的都是整幅图像，对平移，形变不具有不变性。只要对同一幅图像加入一些扰动，输出就会不同），而卷积神经网络可以通过参数共享实现位移不变性(shift invariance)。
　　3、全连接的另一个缺点是，完全忽略了输入的拓扑结构（将一幅图像转换为行向量，行向量特征的顺序其实是可以打乱的，但是应该所有图像转换为行向量打乱的方式要相同。在不改变神经元的输出的前提下，输入数据可以是任意的顺序），这样训练网络其实对结果没有影响。但是，对于图像