第一个问题：为什么不用BP神经网络去做呢？
1.全连接，权值太多，需要很多样本去训练，计算困难
• 应对之道：减少权值的尝试，局部连接，权值共享
卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目。
第一种神器叫做局部感知野，一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。
第二级神器，即权值共享。
2.边缘过渡不平滑
• 应对之道：采样窗口彼此重叠
第二个问题：LeNet里的隐层的神经元个数怎么确定呢？
它和原图像，也就是输入的大小（神经元个数）、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关！
LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。输入图像为32*32大小。
例如，我的图像是1000x1000像素，而滤波器大小是10x10，假设滤波器没有重叠，也就是步长为10，这样隐层的神经元个数就是(1000x1000 )/ (10x10)=100x100个神经元了。
那重叠了怎么算？比如上面图的C2中28*28是如何得来的？这里的步长就是1，窗口大小是5*5，所以窗口滑动肯定发生了重叠。下图解释了28的由来。
第三个问题：S2层是一个下采样层是干嘛用的？为什么是下采样？
也就是上面所说的池化层，只是叫法不同而已。这层利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息，相当于图像压缩。