LeNet网络
网络结构
补充解析
LeNet 通过 **“卷积→池化→卷积→池化→全连接→输出”** 的流程，逐步从原始像素中提取 “低层次→高层次” 的特征，既保证了特征的丰富性，又通过池化减少了计算量和过拟合风险，是卷积神经网络在计算机视觉领域的里程碑模型。
特征的丰富性源于卷积层（如 C3）生成的多通道特征（16 个通道对应 16 种不同特征）
经典数据集
LeNet代码实现
Q&A
CNN explainer
LeNet 通过 **“卷积→池化→卷积→池化→全连接→输出”** 的流程，逐步从原始像素中提取 “低层次→高层次” 的特征，既保证了特征的丰富性，又通过池化减少了计算量和过拟合风险，是卷积神经网络在计算机视觉领域的里程碑模型。
特征的丰富性源于卷积层（如 C3）生成的多通道特征（16 个通道对应 16 种不同特征）
经典数据集
CNN explainer