视觉模型————LeNet原理以及代码

LeNet是由Yann LeCun提出的经典卷积神经网络（CNN）模型，主要应用于手写数字识别任务，是深度学习领域早期CNN的重要代表。其网络结构包含卷积层、池化层和全连接层，通过局部感受野、权值共享等机制有效提取图像特征，为后续深度学习模型的发展奠定了基础。相关内容可能涉及LeNet的代码实现、结构解析或应用案例，助力理解卷积神经网络的基本原理与实践。