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卷积神经网络的架构：
1、概述
深度网络基本架构中，层是基本的数据结构，一个数据处理模块，可将层看作深度学习的乐高积木，Keras等框架就是这么做的，构建深度学习模型就是将相互兼容的多个层拼接在一起。网络拓扑结构的选择更像是一门艺术而不是科学，只有动手实践才能成为合格的神经网络架构师。
2、 LeNet-5
是由LeCun等人在1998年发表的，是卷积神经网络的开山之作。LeNet也是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。网络包含了卷积层、池化层、全连接层，这些都是现代卷积网络的基本组件。LeNet-5模型总共有7层，下图展示了LeNet-5模型的结构。
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