这里将发布一系列学科课程，包括但不限于计算机学科、AI、CV、NLP 等方向。

1. LeNet-5 结构回顾

LeNet-5 是由 Yann LeCun 在 1998 年提出的，用于解决手写数字识别问题。其结构如下：

1. 为什么需要卷积？

在处理图像等高维数据时，传统的全连接网络（Fully Connected Network）会面临参数爆炸的问题。例如，一张 $224 \times 224$ 的彩色图片，如果第一层有 1000 个神经元，参数量将达到 $224 \times 224 \times 3 \times 1000 \approx 1.5$ 亿个。