We give an introduction on how CNNs have evolved over time. We discuss in detail different CNN architectures, including a modern implementation of LeNet5 to exemplify the task of digit recognition on the MNIST dataset. Based on its design principles, we expand on the advantages of CNNs which allows us to exploit the compositionality, stationarity, and locality features of natural images.
Nous présentons l’évolution des ConvNets au fil du temps. Nous discutons en détails des différentes architectures de ConvNets, y compris une implémentation moderne de LeNet5 pour illustrer la tâche de reconnaissance des chiffres sur le jeu de données du MNIST. Sur la base des principes de conception, nous développons les avantages des ConvNets qui nous permettent d’exploiter les caractéristiques de compositionnalité, de stationnarité et de localisation des images naturelles.