卷积层 卷积层采用的都是5×5大小的卷积核/过滤器(kernel/filter),且卷积核每次滑动一个像素(stride=1),一个特征图谱使用同一个卷积核. 每个上层节点的值乘以连接上的参数,把这些乘积及一个偏置参数相加得到一个和,把该和输入激活函数,激活函数的输出即是下一层节点的值 LeNet-5的下采样层(pooling层) 下抽...
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C3:输入通道为6,输出通道为16,使用sigmoid作为激活函数,卷积核大小为5x5。 5.池化层S4:采用最大池化,池化核大小为2x2,步长为2。 6....
其卷积核大小为5*5*16步长为1,共有120个卷积核。它的输出是1*1*120 Ⅶ.全连接层 全连接层的输入为120,输出为84,故一共有(120+1)*84个权重(有一个偏置项)。 Ⅷ.输出层 输出层输入为84,输出为10(因为是0到9),之后根据0到9的概率即可判断是哪个数字。 Ⅸ.激活层 在图片中并没有画出激活层,但是它...
首先看LeNet5的结构,如下图所示(来自Yann LeCun的论文)。 对于卷积层,其计算公式为 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量,表示“卷积核”,表示偏置,也就是bias,令卷积核的大小为5*5,总共就有6*(5*5+1)=156个参数,对于卷积层C1,每个像素都与前一层的5*5个像素和1个bias有连接,所以总共有156...
整个LeNet-5 网络总共包括7层(不含输入层),分别是:C1、S2、C3、S4、C5、F6、OUTPUT。 几个参数: 层编号特点: 英文字母+数字 英文字母代表以下一种:C→卷积层、S→下采样层(池化)、F→全连接层 数字代表当前是第几层,而非第几卷积层(池化层.ec) ...
LeNet-5架构 3.2 AlexNet网络 2012年的论文里输入224x224,2014年论文里输入227x227 AlexNet 架构 架构本身相对简单。有 8 个可训练层:5 个卷积层和 3 个全连接层。除了使用 softmax 激活的输出层外,所有层都使用 ReLU 激活。局部响应归一化仅在 C1 和 C2 层之后使用(在激活之前)。在 C1、C2 和 C5 层...
LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元。 各层参数详解: 1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层,输入图像的尺寸统一归一化为32*32。
LeNet-5架构 3.2 AlexNet网络 2012年的论文里输入224x224,2014年论文里输入227x227 AlexNet 架构 架构本身相对简单。有 8 个可训练层:5 个卷积层和 3 个全连接层。除了使用 softmax 激活的输出层外,所有层都使用 ReLU 激活。局部响应归一化仅在 C1 和 C2 层之后使用(在激活之前)。在 C1、C2 和 C5 层...
下图展示了以MNIST数据集为例的LeNet-5模型架构: 下面再啰嗦一次。 第一层:卷积层(C1层) 这一层为原始的图像元素,LeNet-5模型接受的输入层大小为32*32*1,第一层卷积层过滤器的尺寸为5*5,深度为6,不使用全0填充,所以这一层的输出的尺寸为32-5+1=28面四个并打印为6,这一个卷积层总共有5*5*1*6+...