作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)是一种深度学习技术，是机器学习中最常用的模型之一。该模型在处理图像、视频、语音等多媒体数据方面表现出色。CNN通过对输入的数据进行卷积操作提取局部特征，再通过池化操作进一步降低维度和加强特征的抽象程度，最后输出分类结果。与其他模型相比，CNN具有以下优点：
- 特征学习能力强：CNN能够从原始数据中自动提取到图像中的全局结构信息和局部特征，并将其转换成有用的数据，使得后续层能够更加有效地学习和分类数据。
- 模块化设计：CNN各个层间的连接关系可以非常灵活，因此可以在不同的任务场景下对模型进行精调，同时又能共享相同的底层卷积核。
- 权重共享：CNN的权重参数往往共享于不同层，这意味着模型所需的参数量较少，从而降低了计算复杂度。
然而，由于CNN的高度非线性和深度，使得它对图像数据建模仍存在一定困难。为了解决这个问题，就需要借助一些特殊结构的CNN模型来提升图像分类性能。其中，LeNet模型便是一种代表性的模型。LeNet是一个早期的著名的卷积神经网络模型，被广泛用于图像识别领域。下面，我们将从零开始基于LeNet构建一个图像分类系统，并逐步讲解CNN模型的组成及主要工作流程。
2.核心概念和术语
2.1 LeNet模型结构
LeNet模型由五层组成:
C1: 第一层是卷积层，包括6 个卷积核，每个 5x5 的大小，卷积的步长为 1，激活函数为 sigmoid 函数。