现代卷积神经网络的开山之作—AlexNet
LeNet作为早期的卷积神经网络，其“深度”的概念更多是营销策略，而非实质性的深度学习特征。Relu、Dropout等技术的出现，更多是基于对网络结构和训练过程的优化，而非深度学习的定义转变。
AlexNet由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Hinton的博士生提出，由5个卷积层、3个全连接层和1个softmax层组成。为适应GPU内存限制，AlexNet被拆分为两部分，分别在两个GPU上运行，通过特定层进行通信。AlexNet结构如下：5个卷积层、3个全连接层和1个softmax层。
AlexNet结构包含8层神经网络，其中包含5层卷积层和3层全连接层。它以8亿3000万链接，6千万参数和65万个神经元而著名。模型采用8层设计，其中前5层负责从原始输入图像中提取特征，后3层用于分类。网络架构的核心是两块GPU的运用。整体架构分为两组，用于快速训练。
神经网络的进化史，始于神经认知机模型的诞生，1989年LeNet的问世，标志着卷积神经网络（CNN）的开端。此模型由LeCun发明，为后续CNN的发展奠定了基础。
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数是如何确定的...
1、随网络深度增加：通常，map个数随网络深度增加而增加。总结：在卷积神经网络设计中，卷积核大小、卷积层数以及每层特征图个数的选择需结合目标任务需求、数据集大小、计算资源等因素综合考虑，并通过实验调整和优化参数组合，以实现最优的性能表现。
2、综上所述，卷积神经网络设计的关键在于合理选择卷积核大小、卷积层数以及每层特征图个数，以适应特定任务需求，实现最优的性能表现。实践中，需结合理论指导和实践验证，通过实验调整参数组合，找到最合适的配置。
3、在卷积神经网络中，卷积层的构建包含几个关键参数：卷积核大小、卷积层数以及每层的feature map个数。对于每个卷积层，实际上就是存在相应数量的卷积核，这个数量与该层的feature map个数一致。举例来说，若一个卷积层拥有4个feature map，则意味着该层包含4个卷积核。
4、理论指出，卷积核尺寸大于1方能实现感受野的提升，而偶数尺寸的卷积核在对称加padding后，输入与输出feature map尺寸无法保持一致，因此通常选用3作为卷积核的标准尺寸。
卷积神经网络经典回顾之LeNet-5
LeNet5是Yann LeCun于1998年提出的一个经典深度卷积神经网络，旨在解决手写数字识别问题，被视为卷积神经网络的开创性工作之一。以下是关于LeNet5的详细介绍：网络地位：开创性：LeNet5是第一个广泛应用于数字图像识别的神经网络。里程碑：被视为深度学习领域的一个里程碑。
LeNet-5是Yann LeCun于1998年提出的一个经典深度卷积神经网络，旨在解决手写数字识别问题，被视为卷积神经网络的开创性工作之一。该网络是第一个广泛应用于数字图像识别的神经网络，也是深度学习里程碑之一。
LeNet-5的代码与其他部分相似，可以在《匀速小子：用Pytorch搭建卷积神经网络(以mnist时装数据集为例)》找到。经过训练，该模型的准确率可达97%以上，最佳成绩为训练集准确率0.9826428571428572，提交准确率0.97696。训练完成的模型可以保存，以便在后续需要时加载使用，仅需运行LeNet_5类。