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在本节中，我们将介绍LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别手写数字。当时，LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。LeNet被广泛用于自动取款机中，帮助识别处理支票的数字。每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均池化层。这里，虽然ReLU和最大池化层更有效，但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用 5 × 5 5\times5 5×5卷积核和一个sigmoid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 2\times2 2×2池操作通过空间下采样将维数减少4倍。 为了将卷积块中的输出传递给稠密块，我们必须在小批量中战平每个样本。LeNet的稠密快有三个全连接层，分别有120、84和10个输出。因为我们仍在执行分类，所以输出层的10维对应于最后输出结果的数量。