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三、计算机视觉_03LeNet5及手势识别案例LeNet-5是一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由Yann LeCun在1998年提出，用于手写数字识别，LeNet-5是卷积神经网络的开创性工作之一，它引入了卷积层、池化层和全连接层的组合，为现代深度学习模型奠定了基础

LeNet-5（论文复现）本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征。出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》

2. 卷积神经网络无法绕开的神——LeNet

经典的神经网络#1 Lenet关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)

AlexNet目录一、AlexNet介绍1、历史背景2、AlexNet与LeNet模型对比3、总结二、代码实现1、设计逻辑

会害羞的杨卓越

现代卷积网络实战系列2：训练函数、PyTorch构建LeNet网络因为每一个epoch训练结束后，我们需要测试一下这个网络的性能，所有会在训练函数中频繁调用测试函数，所有测试函数中所有需要的参数，训练函数都需要这七个参数，是训练一个神经网络所需要的最少参数