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...
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。 注意:本层不算LeNet-5的网络结构,传统上,不将输...
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...
下面是改进后的LeNet5网络: importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttimeimportmatplotlib.pyplotasplt# 初始化单个卷积核上的权重defweight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)returntf.Variable(initial)# 初始化单个卷积核上的偏置值defbias_va...
文章背景图就是所谓的LeNet-5模型,大家可以边对照边阅读。 Convolutional Networks 卷积神经网络通过三种策略来实现三种不变性:若图像主体进行小幅度的移动、缩放和变形,CNNs可以忽略这些变化。这三种策略分别为:1)局部感受野;2)共享权重;3)下采样。 LeNet-5是一种典型的可以进行手写字符识别的CNN(后面的描述均基于...
[zz]卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解 https://www.jianshu.com/p/ce609f9b5910 如果输入层不算神经网络的层数,那么 LeNet-5 是一个 7 层的网络。(有些地方也可能把 卷积和池化 当作一个 layer)(LeNet-5 名字中的“5”也可以理解为整个网络中含可训练参数的层数为 5。)...
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。 1. C1层是一个卷积层 输入图片:32*32 卷积核大小:5*5 卷积核种类:6 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1) ...
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。 1. C1层是一个卷积层 输入图片:32*32 卷积核大小:5*5 卷积核种类:6 输出featuremap大小:28*28 (32-5+1) ...
第二种,就是设计一个新的卷积神经网络,来使其适用不同图片的输入,通过LeNet5的网络,我们可以发现一个问题,输入层--->卷积--->池化--->(重复卷积和池化步骤)--->全连接--->输出层。通过这个结构,我们可以用一个正则表达式来表示一个卷积神经网络的架构,输入层->(卷积层+--->池化层?)+--->全连接层...
LeNet由Yann Lecun 创建,并将该网络用于邮局的邮政的邮政编码识别,有着良好的学习和识别能力。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层,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网络结构图如下: LeNet-5共有7层(不包含输入),每层都包含可训练参数。