CNN 架构模式 - LeNet

LeNet 是实现 CNN 的流行架构模式。在本章中，我们将学习如何通过按以下顺序创建层来构建基于 LeNet 模式的 CNN 模型：

1. 输入层
2. 卷积层 1，它产生一组特征映射，具有 ReLU 激活
3. 池化层 1 产生一组统计聚合的特征映射
4. 卷积层 2，其产生一组特征映射，具有 ReLU 激活
5. 池化层 2 产生一组统计聚合的特征映射
6. 完全连接的层，通过 ReLU 激活来展平特征图
7. 通过应用简单线性激活产生输出的输出层

LeNet 系列模型由 Yann LeCun 及其研究员介绍。有关 LeNet 系列模型的更多详细信息，请访问以下链接：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf.

Yann LeCun 通过以下链接维护 LeNet 系列模型列表：http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html.