本研究分析了卷积Kolmogorov-Arnold网络（CKANs）在处理大型复杂数据集时的效率，结果显示其在小型数据集上表现尚可，但在ImageNet等大型数据集上明显不如传统卷积神经网络（CNNs），为未来CKANs的改进提供了重要参考。

本文介绍了 LeNet-5 卷积神经网络的 4 种实现方法，包括使用 TensorFlow 低阶 API、高阶 API，以及 PyTorch 低阶 API 和高阶 API 构建 LeNet-5 网络。适合初学者学习卷积神经网络的构建方法。