Yann LeCun的代表贡献之一是卷积神经网络。1980年代,LeCun发明了卷积神经网络,现在已经成为了机器学习领域的基础技术之一,也让深度学习效率更高。1980年代末期,Yan LeCun在多伦多大学和贝尔实验室工作期间,首次将卷积神经网络用于手写数字识别。今天,卷积神经网络已经成为了业界标准技术,广泛用于计算机视觉、语音识别、语音合成、图片合成,以及自然语言处理等学术方向,以及自动驾驶、医学图片识别、语音助手、信息过滤等工业应用方向。LeCun的第二个重要贡献是改进了反向传播算法。他提出了一个早期的反向传播算法backprop,也根据变分原理给出了一个简洁的推导。他的工作让反向传播算法更快,比如描述了两个简单的方法可以减少学习时间。LeCun第三个贡献是拓展了神经网络的应用范围。他把神经网络变成了一个可以完成大量不同任务的计算模型。他早期引进的一些工作现在已经成为了人工智能的基础概念。例如,在图片识别领域,他研究了如何让神经网络学习层次特征,这一方法现在已经用于很多日常的识别任务。他们还提出了可以操作结构数据(例如图数据)的深度学习架构。