LeNet-5网络结构图

LeNet-5，作为一项开创性的深度学习架构，专门针对图像识别问题设计。其核心文件类型通常呈现为矢量图形或位图图片，以清晰地展示网络的层次和相互连接。在网络结构图的核心内容中，LeNet-5包括七个主要层次，其中包括交替的卷积层和池化层，后面跟随了全连接层，最后一层是用以输出分类结果的softmax层。这样的设计十分简洁有效，LeNet-5是最早期的卷积神经网络(CNN)之一，极大影响了后续视觉识别算法的发展。它的表现和对神经网络层功能的精妙设计，为今日深度学习领域里的图像处理奠定了基础，可谓里程碑式的修饰语在介绍时常常用来强调其在架构演进中的关键地位和历史意义。