PS 端实现LeNet-5 卷积神经网络的识别功能,并将识别结果通过AXI-Lite 总线输出给 PL 端;首先在内存开辟一些列缓存空间,用来存储图像和LeNet-5 卷积神经网络计算的中间结果;软件先从 DDR3 中读取 28x28 大小的图像,然后存入事先开辟好的内存,由于需要识别的图像大小为122x122,所以需要取4次才能完整的取完一张...
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...
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...
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...
LeNet-5 搭建模型 上图是LeNet-5的示意图。LeNet-5是最早的卷积神经网络之一,最初用于手写输入图像(单通道)分类。网络结构信息(不使用连接表)如下: 网络层 输入 卷积核 卷积核数目 输出 激活函数 C1层-卷积层 32*32*1 5*5*1 6 28*28*6...
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 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)。
LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出,LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层:一张32*32的灰度图像,只有一个颜色通道,深度为1。 2、卷积层:将输入与6个高为
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) ...