卷积神经网络1——LeNet（LeNet-5）

LeNet是最早的卷积神经网络。
LeNet具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，三个全连接层。每个卷积快的基本单元是一个卷积层，一个sigmoid函数和平均汇聚层。

输入层:需要对28X28的图像加上paddings(即周围填充0)，变为32X32。这样的目的是为了防止原图像信息丢失。

C1层:该层是一个卷积层。使用6个大小为5X5的卷积核，步长为1，对输入层进行卷积运算，特征图尺寸为32-5+1=28，因此产生6个大小为28X28的特征图。这么做够防止原图像输入的信息掉到卷积核边界之外。

S2层:该层是一个池化层(pooling,也称为下采样层)。这里采用max pool (最大池化)，池化的size定为2X2，经池化后得到5个14×14的特征图，作为下一层神经元的输入。

C3层:该层仍为一个卷积层，我们选用大小为5X5的16种不同的卷积核。这里需要注意:C3中的每个特征图，都是S2中的所有6个或其中几个特征图进行加权组合得到的。输出为16个10×10的特征图。

S4层:该层仍为一个池化层，size为2x2，仍采用max_pool。最后输出16个5X5的特征图，神经元个数也减少至16X5X5=400。

C5层:该层我们继续用5X5的卷积核对54层的输出进行卷积，卷积核数量增加至120。这样C5层的输出图片大小为S5-5+1=1。该终输出120个1X1的特征图。这里实际上是与54全连接了，但仍将其标为卷积层，原因是如果LeNet-5的输入图片尺寸变大，其他保持不变，那该层特征图的维数也会大于1X1。

F6层:该层与C5层全连接，输出84张特征图。

输出层:该层与6层全连接，输出长度为10的张量，代表所抽取的特征属于哪个类别。(例如[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]的张量，1在index=3的位置，故该张量代表的图片属于第三类)。

每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层。请注意，虽然ReLU和最大汇聚层更有效，但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoidt激活函数。这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量。第一卷积层有6个输出通道，而第二个卷积层有16个输出通道。每个2×2池操作（步骤2）通过空间下采样将维数减少4倍。
卷积的输出形状由批量大小、通道数、高度、宽度决定。
为了将卷积块的输出传递给稠密块〈加强信息流通和特征重利用)，我们必须在小批量中展平每个样本。换言之，我们将这个四维输入转换成全连接层所期望的二维输入。这里的二维表示的第一个维度索引小批量中的样本，第二个维度给出每个样本的平面向量表示。LeNet的稠密块有三个全连接层，分别有120、84和10个输出。因为我们在执行分类任务，所以输出层的10维对应于最后输出结果的数量。

• 为了构造高性能的卷积神经网络，我们通常对卷积层进行排列，逐渐降低其表示的空间分辨率，同时增加通道数
• LeNet是最早发布的卷积神经网络之一，先使用卷积层学习图片空间信息，然后使用全连接层来转换到类别空间