LeNet是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，是Yann LeCun在1998年设计并提出的，是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。
上图是LeNet网络模型框架，总共有8层，C层代表卷积层，S层代表下采样层。
模型理解：
第一层：输入层图像大小是32*32（Caffe中Mnist数据库为28*28）。
第二层：C1层是卷积层，卷积核大小为5*5，总共有6个卷积核，通过卷积操作得到6个特征图（feature map），每个feature map有（32-5+1）*（32-5+1），即28*28个神经元。每个神经元都与输入图像的5*5大小区域相连，所以总共有28*28*（5*5+1）=122304个连接。参数个数=（5*5+1）*6=156个。通过卷积运算，使原信号特征增强，并且降低噪音，而且不同的卷积核能够提取到图像中的不同特征。
第三层：S2层是下采样层，总共有6个14*14的feature map，每个feature map中的每个神经元都与C1层对应的feature map中的2*2区域相连。S2层中的每个神经元是由这4个输入相加，乘以一个训练参数，再加上这个feature map的偏置参数，结果通过sigmoid函数计算而得。S2层的每一个feature map有14*14个神经元，参数个数为2*6=12，连接数=（2*2+1）*14*14*6=5880。下采样的目的是为了降低网络训练参数及模型的过拟合程度。下采样层的池化方式通常有两种：最大值池化和均值池化。
第四层：C3也是一个卷积层，运用5*5卷积核处理S2层，C3feature map的神经元个数为10*10,。C3有16个feature map，每个feature map由上一层的各feature map之间的不同组合。下图是组合情况：
C3层的第0个feature map是由S2层的第0、1、2个feature map组合得到的，以此类推。C3层的训练参数个数=（5*5*3+1）*6+（5*5*4+1）*9+（5*5*6+1）*1=1516。连接数151600。
第五、第六层不解释了。
第七层：F6全连接层有84个feature map，每个feature map只有一个神经元与C5层全相连。
第八层：输出层也是全连接层，共有10个节点，分别代表数字0到9。
Caffe环境LeNet模型：
以下的所有操作都假设你已经安装好了Caffe，并且完成了compile。
第一步：数据下载
在caffe根目录下执行./data/mnist/get_mnist.sh脚本，执行成功后，会得到四个文件，下面是部分截图
第二部：将数据mnist data转化为caffe可用的lmdb格式文件
成功解压缩下载的样本库后，然后执行./example/mnist/creat_mnist.sh，注意，一定要在caffe的根目录下执行，不然就会提示creat_mnist.sh not fount。执行成功后，会得到mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb两个文件。
第三步：网络配置
LeNet的网络配置在./example/mnist/lenet_train_test.prototxt文件中，只需要注意source参数文件路径，其他参数不需要修改。可以执行：sudo gedit ./example/mnist/lenet_train_test.prototxt打开这个文件看一下source默认的路径和你保存的路径是否相同，根据情况更改。
第四步：训练网络
运行./example/mnist/train_lenet.sh，执行此脚本，实际运行的是lenet_solver.prototxt中的定义，部分截图如下。
数据训练结束后，会生成lenet_iter_10000.caffemodel、lenet_iter_10000.solverstate、iter_5000.caffemodel和lenet_iter_5000.solverstate四个文件。