Lenet5模型一共有几层 Lenet5是深度学习中的经典之选，它是卷积神经网络中的一种，由Yann LeCun等人在1998年提出。该模型是用于手写数字识别的，但它的设计思想被广泛应用于其他领域，例如物体识别、人脸识别等。那么，Lenet5模型一共有几层呢？本文将为您详细解答。 1. 输入层 Lenet5模型的输入层是由32x32的灰度图像构成的。这些图像经过预处理后，被送入网络中进行训练。预处理包括将像素值归一化到0到1之间，并对图像进行零均值化。这样做的目的是使输入数据更易于处理，提高网