LeNet

Definisi

LeNet-5 adalah CNN pertama yang sukses secara praktis, diciptakan oleh Yann LeCun di Bell Labs pada 1998. Digunakan untuk pengenalan digit tulisan tangan (cek bank dan邮政编码 AS).

Arsitektur

• 7 layer (3 convolutional + 2 pooling + 2 fully connected)
• 60.000 parameters
• Input: 32x32 grayscale
• Output: 10 digit (0-9)

Signifikansi

LeNet adalah blueprint CNN modern — convolutional layer, pooling layer, fully connected layer. Semua arsitektur CNN modern (AlexNet, VGG, ResNet, EfficientNet) adalah evolusi dari LeNet.

Legacy

LeNet menunjukkan bahwa CNN bekerja untuk image recognition, jauh sebelum AlexNet 2012. Tapi karena:

1. Compute kurang (CPU only)
2. Data kurang
3. SVM dan feature engineering mendominasi

LeNet tidak memicu revolusi. Baru pada 2012, AlexNet memicu revolusi deep learning.