详细介绍 了LeNet-5模型各个网络结构的组成，包括卷积、下采样和全连接的过程，最后介绍了模型的主要创新点

本节介绍几种广泛使用的典型深层卷积神经网络。 LeNet-5 的神经网络模型。基于LeNet-5的手写数字识别系统在90年代被美国很多银行 使用，用来识别支票上面的手写数字。

在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。 LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积…

本文基于您已经了解卷积神经网络的基本知识，在此之上介绍LeNet5的原理，以及利用它实现MNIST手写数字识别。 MNIST数据集 MNIST数据集是一个手写体数据集，数据集中每一个样本都是一个0-9的手写数字。该数据集由四部分组成，训练图片集，训练标签集，测试图片集和测试标签…

LeNet-5 出自论文 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 LeNet-5 出自论文 Gradient-Based Learning Applied…

上回说到同事了解我会图像矫正，提供很多倾斜图片让我处理，我都一一克服了。 后来了解到，她是在替他男朋友找源码。 得知真相的我眼泪掉了下来，从此再也不相信漂亮女生的言语。

同事给我这样一张图，说这个机密文件的空白区域太大了，她想只要文字区域，要我用程序把文本区域标示出来。

这篇文章将讨论 PyTorch 为构建深度学习网络提供的一些工具。 除了Parameter类之外，这里讨论的类都是torch.nn.Module的子类，这是 PyTorch 基类，它封装了特定于 Py