LeNet-5是最早应用于手写数字识别的卷积神经网络模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。 它包含了如下层: 1.输入层:32x32的灰度图像。 2.卷积层C1:输入通道为1,输出通道为6,使用sigmoid作为激活函数,卷积核大小为5x5,边界填充方式为"valid"。 3.池化层S2:采用最大池化,池化核大小为2x2,步长为2。 4.卷积层...
1. #模型建立(LeNet-5) 2. model=models.Sequential() 3. #第一层 卷积核为6大小为5*5,输入数据形状[32,32,3],激活函数‘relu’ 4. model.add(layers.Conv2D(6,kernel_size=[5,5],padding='same',input_shape=(32,32,3),activation='relu')) 5. #池化层为2*2 步长2 取2D输入最大池化值 ...
该模型在ILSVRS 2012年的比赛中一举夺冠,top-5错误的概率下降到16.4%,识别的准确度有了质的飞跃,从而刮起了深度卷积学习之热。AlexNet网络结构更为复杂,有五层卷积,卷积核大小有11×11、5×5、3×3,三层全连接网络,最终的输出层是1000通道的softmax,具有8个可训练参数的层,利用了两块GPU进行计算,大大提高了...
LenNet-5共有8层(包括输入层和输出层),输入图像大小为32*32。下图展示了Lenet-5的整体框架结构 输入尺寸:32 * 32 * 1 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个。10个类别(数字0-9的概率) C1层是一个卷积层 卷积核:5*5*1*6,步长s= 1,padding = VALID。C1有156个可训练参...
1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于 1998年在论文Gradient-basedlearning applied to document recognitionr[1]中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集 上, LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。
LeNet-5 是一个经典的卷积神经网络(CNN)架构,由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出,主要用于手写数字识别任务,特别是在 MNIST 数据集上。 LeNet-5 的设计对后来的卷积神经网络研究产生了深远影响,该模型具有以下几个特点: 卷积层:LeNet-5 包含多个卷积层,每个卷积层后面通常会跟一个池化层(Pooling Layer),用于...
LeNet-5是Yann Lecun 提出的一种经典的卷积神经网络,是现代卷积神经网络的起源之一;本文将从LeNet的结构和参数上来介绍LeNet-5结构。 结构概述 上图是LeNet-5的经典结构,它一共有七层(不包含输入层),分别是两个卷积层,两个池化层,3个全连接层(其中最后一个全连接层为输出层) ...
LeNet-5，这个名字充满了神秘与科技感，仿佛来自未来的世界。它是由深度学习领域的先驱者LeCun于1998年提出的一种经典的卷积神经网络结构，专门用于识别手写数字和机器印刷字符。在LeNet-5的世界里，图像中的像素特征之间的相关性被巧妙地通过参数共享的卷积操作所提取。这种操作就像是一个魔法滤镜，让图像中的关键...
LeNet-5[LeCun et al., 1998]虽然提出的时间比较早，但是是一个非常成功 的神经网络模型。基于LeNet...