前言

从安装visdom到我现在写这篇博客已经有至少半个月了吧，实际上使用visdom的次数可能也就2，3次，上次使用visdom是学习MNSIT的时候，这次学习迁移学习-自定义数据集操作的时候，再一次用到，我一下子也想不起来，但是数据可视化十分重要，包括数据和模型的调试，科研论文的撰写，这都是离不开的，所以这里就做一个简单的总结

前言

Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet是何凯明（微软亚洲AI研究院工作）提出的残差神经网络，曾经在Kaggle等平台上获得多次大奖。

前言

在跟着老师学习写第一个CNN（卷积神经网络）的时候，很多地方感到困惑，对此，我决定把卷积神经网络中的经典案例进行简单的分析，这个是1998年LeCun所提出的LeNet 5，是卷积神经网络的鼻祖，也是卷积神经网络的“Hello，world”。

网络分析

Lenet 5 一共有2个卷积层，2个池化层，3个全连接层。