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RSS订阅转载 pytorch入门 - LetNet5神经网络
LeNet5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别。它是早期卷积神经网络的成功应用之一，为现代深度学习模型奠定了基础。LeNet5的名字来源于其发明者LeCun和网络层数(5层)。使用卷积层提取空间特征使用子采样层(池化层)降低特征维度使用全连接层进行分类采用梯度下降法进行训练虽然LeNet5最初是为识别手写数字设计的，但我们可以将其应用于更广泛的图像分类任务，如FashionMNIST数据集。
2025-06-20 10:03:55
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2024-08-10 03:04:58
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2024-07-23 03:47:51
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