【图像分类】卷积神经网络之LeNet5网络模型结构详解

写在前面：
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1. 前言

LeNet5算法是LeCun在1998年提出的卷积神经网络模型。大约90年代，由于支持向量机等算法的发现，深度学习的发展受到了很大的阻碍（尽管Geoffery Hinton在1986年提出的BP算法（Backpropagation）解决了神经网络的非线性分类学习的问题，但梯度消失的问题没有得到很好的解决）。Lecun等人坚持不懈，依然坚持苦苦研究。1998年，LeCun提出了LeNet5网络来解决手写识别的问题。其被誉为卷积网络的“Hello world”，这足以该算法的重要性。在此之前，LeCun最早在1989年提出了LeNet-1，并在接下来的几年中继续探索，陆续提出了LeNet-4、Boosted LeNet-4等（LeNet-2和LeNet-3并没有找到相关资料，感兴趣的朋友可以继续深挖）。

LeNet5论文：

LeNet5论文地址：
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf

2. LeNet5

LeNet的最