欢迎想入门CNN和深度学习的朋友们阅读论文。 GoogleNet始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。  为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。  最近深

LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层：32*32*1像素的手写数字图片，相当于32*32=1024个神经元 C1层：卷积层，包含具有6个5*5卷积核的卷积层，步长为1，特征图的大小为28*28，神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156，连接数为156*28*28=122304。 S2层：池化层，max pooling。padding=0,size=2*2,stride=2，输出6张大小为14*14的特