LeNet-5卷积神经网络模型的历史和应用

LeNet-5卷积神经网络模型是由Yann LeCun等人于1998年提出的经典模型。它是首个被广泛应用于手写数字识别任务的卷积神经网络模型，在这一任务上取得了卓越的性能。LeNet-5采用了sigmoid作为激活函数，并通过反向传播算法进行训练和优化参数。在训练过程中，LeNet-5使用了交叉熵损失函数作为目标函数，通过随机梯度下降（SGD）优化参数。该模型的成功应用在手写数字识别等领域产生了深远的影响。