LeNet et AlexNet : les premières réussites
Les débuts des CNN modernes.
LeNet et AlexNet : les premières réussites est une leçon Deep Learning Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Deep Learning Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Where CNNs Began
Long before todays giants, two small networks proved that learned convolutions could read images. Lets meet the pioneers.
LeNet-5 Reads Digits
In 1998 Yann LeCun built LeNet-5 to recognize handwritten digits on checks. It was tiny, but it worked beautifully.
A Simple Recipe
LeNets pattern was clear: alternate convolution and pooling layers, then finish with a few dense layers. That recipe still echoes today.
Trained End to End
The big idea was that LeNet learned its filters from data by backpropagation, instead of an engineer hand-coding edge detectors.
Then Came the Pause
Data and compute were scarce, so progress stalled for years. The world was not yet ready to scale this idea up.
AlexNet Wakes the Field
In 2012 AlexNet crushed the ImageNet contest, halving the error rate and igniting the modern deep learning boom.
Bigger and Deeper
AlexNet was a scaled-up LeNet: more layers, far more filters, and millions of parameters hungry for data.
ReLU Speeds Training
AlexNet swapped slow saturating activations for the fast, simple ReLU, letting a deep net train in a reasonable time.
Trained on Two GPUs
It ran on two GPUs in parallel. That hardware choice turned an old idea into a practical, winning system.
Dropout Fights Overfit
To stop memorizing, AlexNet added dropout in its dense layers, randomly silencing neurons during training.
import torch.nn as nn
classifier = nn.Sequential(nn.Dropout(0.5), nn.Linear(4096, 1000))A Conv Layer in PyTorch
Both nets are stacks of one core block. Here is a single Conv2d layer, the brick everything is built from.
import torch.nn as nn
layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4)Quick Check
Think about what made AlexNet so influential.
Recap: The First Wins
LeNet showed CNNs could learn, and AlexNet proved they could win at scale. Together they launched the era you are studying. Nice start!
Questions Fréquemment Posées
La leçon « LeNet et AlexNet : les premières réussites » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « LeNet et AlexNet : les premières réussites » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Deep Learning Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « LeNet et AlexNet : les premières réussites » ?
Les débuts des CNN modernes. Tu pratiques Deep Learning Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Deep Learning Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Deep Learning Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « LeNet et AlexNet : les premières réussites » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Deep Learning Academy ?
Oui. Chaque leçon Deep Learning Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- LeNet et AlexNet : les premières réussites
- VGG : empiler de petits filtres
- ResNet : les connexions de saut vont en profondeur
- Charger les modèles torchvision