🌟从LeNet-5看懂卷积神经网络结构✨

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要分支，而LeNet-5堪称CNN的开山之作！它由Yann LeCun等人于1998年提出，用于手写数字识别任务。今天，让我们一起揭开它的神秘面纱。

首先，LeNet-5由两个卷积层(Conv)和三个全连接层(Fully Connected)组成。(Conv1)处理输入图像后，通过池化层(Pooling)降维，接着进入下一层(Conv2)，逐步提取特征。之后，数据被压平(Flatten)并送入全连接层，最终输出分类结果。整个过程犹如剥洋葱，层层递进，逐步抽象出目标特征。🔍

值得一提的是，LeNet-5中的卷积核大小为5×5，步长为1，这种设计不仅减少了参数量，还增强了模型的泛化能力。此外，激活函数ReLU的引入，让网络具备非线性表达能力，进一步提升了性能。🚀

尽管LeNet-5诞生已久，但它奠定了CNN的基础架构，对后续AlexNet等经典模型产生了深远影响。重温这一经典，让我们对深度学习的理解更加深刻！📚💻