【测试代码基于Pytorch】的卷积神经网络（CNN）||【基于Pytorch】的深度卷积神经网络（DCNN）

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一、卷积神经网络 CNN

CNN，这里以 LeNet 为例。LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。1998年，LeCun 把 Neocogniron 的精华提取出来，再结合BP（BackPropagation）算法，提出了卷积神经网络算法 LeNet-5，也是LeNet 系列中效果最佳的版本。LeNet 主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络基本以此为基础。

整体来讲是：Input -> conv1 (6) -> pool1 -> conv2 (16) -> pool2 -> fc3 (120) -> fc4 (84) -> fc5 (10) -> softmax<