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...
LeNet-5卷积神经网络模型 LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积...
这一层的特点与卷积层C3相似,只是卷积核的数量和深度有所变化,同时恢复了分组卷积的方法,将上一层的384个特征图分为两组,每组192个,然后每个卷积核只与同一组的特征图相连,得到384个特征图,其中前192个属于第一组,后192个属于第二组,这样可以减少参数量和计算量,同时增加特征的多样性。 卷积层C5:使用256个3x3...
LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了,它发表于1998年。LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。
FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络 数字识别,提供4套工程源码和技术支持 1、前言 LeNet-5简洁 LeNet-5诞生于上世纪90年代,是CNN的开山之作,最早的卷积神经网络之一,用于手写数字识别(图像分类任务),它的诞生极大地推动了深度学习领域的发展。LeNet在多年的研究和迭代后,Yann LeCun将完成的这项开拓性成果被命名为...
LeNet-5总体框架结构如下图所示,具体层级为INPUT->C1->S2->C3->S4->C5->F6->OUTPUT。 C : 卷积层 S : 池化层 下文对网络框架的每一层做出详细说明 2.输入层INPUT 在LeNet-5网络中,输入数据采用32*32的二维数组存储,当然此处只做举例说明,具体的图像大小可以根据项目的具体需求自行确定。如果...
LeNet于90年代被提出,鉴于当时的计算能力和内存容量,直到2010年才能真正的实施这样的大规模计算。LeNet-5是LeCun于1998年提出的深度神经网络结构,总共包含7层网络(除输入层外):2层卷积层、2层池化层、3层全连接层(在原论文中第一个全连接层被称为卷积层)。网络结构图[2]如下图所示:...
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf 一、网络结构 image.png LetNet-5是一个较简单的卷积神经网络。上图显示了其结构:输入的二维图像(单通道),先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后为输出层。整体上是:input layer->convulational layer->pooling layer->activation function->...
LeNet-5是由Yann LeCun等人于1998年提出的一个经典的卷积神经网络结构。它由六个卷积层、三个池化层和两个全连接层组成,具有简单的网络结构和有效的特征提取能力。在LeNet-5中,每个卷积层都包含一些卷积核,这些卷积核通过对输入数据进行局部卷积操作,提取出数据的特征。池化层则用于降低数据的维度,减少计算量和过...