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问：卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）答：要粗滚深入理解卷积神经网络的结构，我们需要追根溯源，只有这样才能更好的理解 CNN 网络。1998年 LeCun 和 Bengio 等人利用 -5 网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大差凳哗门。据说，一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。Gradient -Based Learing Applied to Document Recognition论文有点长，46页，估计很难读下虚行来。LeCun 做了一些网页展示，有兴趣可以去浏览。上图是 LeCu

问：卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）答：要粗滚深入理解卷积神经网络的结构，我们需要追根溯源，只有这样才能更好的理解 CNN 网络。1998年 LeCun 和 Bengio 等人利用 -5 网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大差凳哗门。据说，一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。Gradient -Based Learing Applied to Document Recognition论文有点长，46页，估计很难读下虚行来。LeCun 做了一些网页展示，有兴趣可以去浏览。上图是 LeCu