卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域中的一种重要模型，在图像识别和处理方面有着广泛的应用。其中，LeNet5作为一种经典的CNN架构，不仅在学术界享有盛誉，而且在工业界也有着不可忽视的影响。接下来，让我们一起探索一下LeNet5的网络结构吧！🔍

第一部分是输入层，负责接收原始图像数据。第二部分是卷积层，通过多个卷积核对输入图像进行特征提取，输出特征图。第三部分是池化层，用于降低特征图的维度，减少计算量。第四部分是全连接层，将前面得到的特征图转化为可以分类的输出。最后一部分是输出层，输出最终分类结果。💪

LeNet5的这种设计，使得它能够有效地从图像中提取关键特征，并将其应用于分类任务。此外，LeNet5的成功也为后续的CNN架构提供了宝贵的参考。🌈

希望这篇介绍能够帮助大家更好地理解LeNet5的网络结构。如果你对卷积神经网络感兴趣，不妨深入研究一下LeNet5，相信你会有更多收获！📚

深度学习 卷积神经网络 LeNet5