lenet网络优点
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Lenet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，推动了深度学习的发展。
自1988年以来，经过多次成功的迭代，Yann LeCun的这项开创性工作被命名为lenet5。
Lenet5的架构基于这样一种思想，即(特别是)图像特征分布在整个图像上，并且使用可学习参数的卷积是一种有效的方法，可以在多个位置使用少量参数提取相似的特征。
当时，没有GPU来帮助训练，甚至CPU也很慢。
因此，能够保存参数以及计算过程是一个关键的发展。
这与使用每个像素作为大型多层神经网络的单独输入相反。
Lenet5指出，这些像素不应该在第一层使用，因为图像具有很强的空间相关性，不能通过使用图像中的独立像素作为不同的输入特征来利用这种相关性。
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